Draw a line in a diagram from position (1, 3) to position (8, 10): importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp xpoints = np.array([1,8]) ypoints = np.array([3,10]) plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show() Result:
fontsize=16) # 显示图形 plt.show() # 调用函数绘制足球场 draw_soccer_field()...
importmatplotlib.pyplotasplt# 示例数据categories=['A','B','C','D']values=[0.23,0.45,0.56,0.78]# 这些值将被转换为百分数# 创建一个figure和axesfig,ax=plt.subplots()# 绘制柱状图bars=ax.bar(categories,values)# 为每个柱子添加标签,将值转换为百分数ax.bar_label(bars,labels=[f'{val*100:.2f}...
plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使...
plt.xlim(11,17)plt.ylim(9,16)# Plot a line graph plt.plot(data1,data2)plt.show() 复制 Output: 7使用 Python Matplotlib 显示背景网格 importmatplotlib.pyplotasplt plt.grid(True,linewidth=0.5,color='#ff0000',linestyle='-')#Plot a line graph ...
plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使...
→ ax.axvline(x=0.5) … draw outside frame? → ax.plot(…, clip_on=False) … use transparency? → ax.plot(…, alpha=0.25) … convert an RGB image into a gray image? → gray = 0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B … set figure background color? → fig.patch.set_facecolor(“grey”) ...
2. 为axvline添加标签 虽然axvline函数本身不直接支持添加标签,但我们可以通过一些技巧来为垂直线添加说明性文本。 2.1 使用text函数添加标签 最简单的方法是使用plt.text()函数在垂直线旁边添加文本: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)*np.exp(-0.1*x)plt.fi...
# Plot a line graph plt.plot(data1, data2) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. Output: 7使用 Python Matplotlib 显示背景网格 import matplotlib.pyplot as plt plt.grid(True, linewidth=0.5, color='#ff0000', linestyle='-') ...
# Plot a line graph plt.plot(data1, data2) plt.show Output: 7使用 Python Matplotlib 显示背景网格importmatplotlib.pyplotasplt plt.grid(True, linewidth=0.5, color='#ff0000', linestyle='-') #Plot a line graph plt.plot([10,20,30,40,50]) ...