使用XAxis.get_figure()获取Figure对象后,我们可以方便地调整整个图表的属性,如大小、背景色等。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Data from how2matplotlib.com')x_axis=ax.xaxis figure=x_axis.get_figure()# 调整Figure的大小figure.s...
fig=plt.figure(figsize=(8,4))ax=fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(X2,3*Y2,color="k",linewidth=0.75)ax.fill_between(X2,3*Y2,color=cmap(0.6))circ1=patches.Circle((1,1),0.3,color='r',fill=False,transform=fig.transFigure)circ2=patches.Circle((1,1),0.3,color='g',fill=False,tr...
fig.get_figure()第二行的样式已经变了 4、Legends Legends可以方便的告诉我们图中每个组件的含义,默认是这样显示的：x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")...
matplotlib has an extensive codebase that can be daunting to many new users. However, most of matplotlib can be understood with a fairly simple conceptual framework and knowledge of a few important points. fig Figure,就是图的外框,也叫画布,可以包括1-无穷个内框Axes ax Axes,就是图的内框,真正...
fig = plt.figure(figsize=(6, 5))plt.subplots_adjust(bottom = 0., left = 0, top = 1., right = 1)# 创建第一个轴,左上角的图用绿色的图sub1 = fig.add_subplot(2,2,1) # 两行两列,第一单元格# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第...
fig, ax = plt.subplots # Create a figure and an axes. l1 = ax.plot(x, x, label="linear") l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic") l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic") ax.set_title("Simple Plot") plt.show 这很简单,只需在axes对象上调用get_xticklabels,就可以...
该示例很灵活，因为不同的轴可以解压成 ax0 和 ax1。现在我们有了这些轴，就可以像上述示例中那样绘图，然后把一个图放在 ax0 上，另一个图放在 ax1。# Get the figure and the axesfig,(ax0, ax1)= plt.subplots(nrows=1,ncols=2, sharey=True, figsize=(7,4))top_10.plot(kind='barh', y="...
3、get / setp 调用plt.getp函数,可以查看它当前具有的参数。例如,假设我们想要样式化下面图的l2: x = np.linspace(0, 2, 100) fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes. l1 = ax.plot(x, x, label="linear") l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic") l3 = ax...
进行对象式绘图,首先是要通过 plt.subplots 将figure类和axes类实例化也就是代码中的 fig,ax ,然后通过fig调整整体图片大小,通过ax绘制图形,设置坐标,函数式绘图最大的好处就是直观。 面向对象接口可以适应更复杂的场景,更好地控制你自己的图形。在面 向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制...
fig = plt.figure() ax = plt.axes() 在Matplotlib 中,图形(类plt.Figure的一个实例)可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的容器。维度(类plt.Axes的一个实例)就是你上面看到的图像,一个有边界的格子包括刻度和标签,最终还有我们画在上面的图表元素。在本书中,我们会使用变量名fig来指代图形...