importmatplotlib.pyplotaspltdefplot_with_double_y():x=[1,2,3,4,5]y1=[10,20,25,30,40]y2=[100,200,300,400,500]fig,ax1=plt.subplots()ax1.set_xlabel('X data')ax1.set_ylabel('Y1 data',color='tab:blue')ax1.plot(x,y1,
可以理解为共享x轴 ax1=ax.twinx()ax1=plt.twinx()⾃动⽣成⼀个例⼦ x = np.arange(0., np.e, 0.01)y1 = np.exp(-x)y2 = np.log(x)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.plot(x, y1)ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)')ax1.set_title("Double Y axis")...
一、简单示例 1importmatplotlib.pyplot as plt2importnumpy as np34x = np.arange(3,8,1)#x轴数据5y1 = x*26y2 = x**27plt.figure(figsize=(5,3.5))8plt.plot(x, y1,'r',marker='o',label='y1:double x')#关键句,前两个参数是X、Y轴数据,其他参数指定曲线属性,如标签label,颜色color,线...
但是该方法存在一个很大的问题,那就是当x轴标签数量很多时,那么就无法通过这样的方法进行解决了。 方法二:调整标签字体大小 方法二是方法一的逆向思路,既然可以调大画布,那么反过来,我们也可以调小x轴标签字体。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.tick_params(axis='x',labelsize=8)# 设...
('Y values for exp(-x)') ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)') plt.show...
x-axis 资源成本 y-axis 性能需求 "低成本": [5, 1] "高性能": [2, 4] "高成本": [4, 1] "低性能": [5, 5] 分步指南 接下来是绘制直方图的基础配置,我们将使用一个简单的示例步骤: 导入库:首先,导入Matplotlib和NumPy库。 创建数据:生成一组随机数作为示例数据。
x_major_locator=MultipleLocator(1)#把x轴的副刻度间隔设置为.5,并存在变量里 x_minor_locator=MultipleLocator(.5)#调用刻度设置 ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator)ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)ax.tick_params(axis='y',direction='in',labelsize=8,length=3.5)ax.tick_params...
在这个例子中,我们创建了一个基本的柱状图,其中包含8个类别。由于类别名称较长,且默认图表大小不够大,导致x轴标签发生重叠。 2. 旋转标签 解决标签重叠最简单的方法之一是旋转标签。通过旋转,我们可以在不改变图表整体布局的情况下,为每个标签腾出更多空间。
B=std::vector<double,std::allocator<double>> ] D:\work\python_work\ModernPython\codes\cpp\cpp06\matplotlibcpp.h(526,6): message : 或 “bool matplotlibcpp::plot<std:: vector<double,std::allocator<double>>,std::vector<double,std::allocator<double>>>(const VectorX &,const VectorY &,co...
The first value is the x-axis position, and the second value is the y-axis position. Code Example import matplotlib.pyplot as plt from drawarrow import fig_arrow fig, ax = plt.subplots() fig_arrow( tail_position=[0.3, 0.3], head_position=[0.8, 0.8] ) plt.show() ...