importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.exp(x)y3=x**2# 创建图表和第一个Y轴fig,ax1=plt.subplots()# 绘制第一条线ax1.plot(x,y1,color='blue',label='Sin(x)')ax1.set_xlabel('
相比`v3.9.x`,本次更新包括400余个PR,官方给出的更新亮点[Highlights]包括: - Preliminary support for free-threaded CPython 3.13 - 用于支持NO-GIL,不过由于Python3.13并不默认支持NO GIL,所以暂时影响不大 - Standard getters/setters for axis inversion state - 添加反转坐标轴的函数(但是官方好像忘了合并...
结合Cartopy地理绘图扩展库，能在地图投影上叠加气象数据。配合mplot3d工具包可生成旋转观察的三维曲面图。对于动态数据，FuncAnimation模块能创建逐帧演变的动画效果。实际应用中常与数据处理库配合使用。Numpy数组可直接传入绘图函数，pandas数据结构能自动解析索引作为坐标标签。在JupyterNotebook环境中，使用%matplotlibinline...
plt.plot_date() 绘制数据日期 Matplotlib绘制直方图,使用plt.hist()这个函数,函数参数如下: Matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None,density=None,weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None...
axes[1].plot(x, x**2) #设置y轴 axes[1].set_yscale("log") axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)") axes[0].set_xlabel("x axis") axes[0].set_ylabel("y axis") axes[0].xaxis.labelpad = 10 #设置x、y轴标签 axes[1].set_xlabel("x axis") ...
Matplotlib does a decent job of choosing default axes limits for your plot, but sometimes it’s nice to have finer control. The most basic way to adjust axis limits is to use the plt.xlim() and plt.ylim() methods (Figure 4-12): In[9]: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(-1, ...
ax1.tick_params(axis="y", labelcolor="blue") # Plot temperature on second axis ax2.fill_between(months, temperature, color="lightcoral", alpha=0.4, label="Temperature") ax2.plot(months, temperature, color="red") ax2.set_ylabel("Temperature (°C)", color="red") ...
plot(x, y, 'yo') plt.title('Plot') plt.ylabel('Function Vaule') plt.xlabel('x-axis') plt.show() # Example 2 plt.figure(figsize=(6,9)) # Leftmost plt.plot(x, y, 'yo') plt.title('Plot') plt.ylabel('Function Vaule') plt.xlabel('x-axis') plt.show() # Example 3 plt....
plt.title('Dual Y-axis Line Plot') plt.legend(loc='upper left') 显示图形: python plt.show() 将以上步骤整合起来,完整的代码如下: python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 years = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015] values1 = [10, 12, 14, 16, 18, 20] values2 =...
plt.plot():Matplotlib 中的函数,用于绘制折线图。可以传递 x 和 y 数据,也支持其他参数设置,是绘制静态图表的主要函数。 add_xaxis() 和 add_yaxis():Pyecharts 中的函数,用于向图表中添加 x 和 y 轴的数据。这两个函数主要用于添加数据系列,如折线图、散点图等。相比于 Matplotlib,Pyecharts 的 API ...