plt.subplot(2,2,1)# 将图画在区1# 修改x,y轴的坐标 plt.xlim(-5,20)plt.ylim(-2,2)plt.plot(x,sin_y)plt.subplot(2,2,2)# 将图画在区2plt.plot(x,cos_y)# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 5. 绘制散点图 使用scatter函数可以绘制随机点,该函数需要接收x坐标和y坐标的序列。【...
set_xlim(-10, 10) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) ax2.fill_between(x, y1, y2 = 0, facecolor = 'r', edgecolor = 'k', label = 'sin(x)', alpha = .5) ax2.fill_between(x, y2, y2 = 0, facecolor = 'b', edgecolor = 'k', label = 'cos(x)', alpha = .5) ...
plt.title('y = sin(x) and y = 0.2x + 0.1')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.xlim(-np.pi, np.pi)plt.ylim(-1, 1) # plt.xticks(np.linspace(-np.pi, np.pi, 5))x_value_range = np.linspace(-np.pi, np.pi, 5)x_value_strs ...
当一张figure画布上,有多个图形的时候,通过如下方式设置,除了通过plt对象外,我们还可以通过子绘图对象来设置与获取标签与刻度。 ax.set_xlim 设置x轴刻度范围。 ax.get_xlim 获取x轴刻度范围。 ax.set_xticks 设置x轴显示的刻度。 ax.get_xticks 获取x轴显示的刻度。 ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。
反转x轴是最常见的需求之一。在Matplotlib中,我们可以使用ax.invert_xaxis()方法或设置xlim来实现这一目的。 2.1 使用ax.invert_xaxis()方法 这是最简单直接的方法,只需要在绘图后调用ax.invert_xaxis()即可。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# ...
这个是指坐标轴的数据范围,用plt.xlim和plt.ylim,可以直接指定x轴和y轴的长度。举个简单的例子: AI检测代码解析 plt.xlim((-5, 5)) plt.ylim((-2, 2)) plt.xlim((-5, 5)) plt.ylim((-2, 2)) 1. 2. 3. 4. 5. 3.3 设置坐标轴图刻度 ...
plt.xlim((-1,1)) plt.ylim((-2,5)) newTicks = np.linspace(-1,1,11) plt.xticks(newTicks) # y轴字体差别,设置成斜体 plt.yticks([-2,-1.0,0,1.5,3], [r'$really\ bad$',r'$little\ bad$',r'$normal$',r'$little\ good$',r'$pretty\ good$']) plt.plot(x,y1,zorder = ...
plt.xlim(-1,2)#x轴的范围 plt.ylim(-2,3)#y轴的范围 plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴") new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#-1到2分成5段,包含端点 print(new_ticks) plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,0,1,2,], ...
axs[1].set_xlim(axs[0].get_xlim()) plt.show() 再看看常用的 Locators: matplotlib.ticker.FixedLocator,固定刻度的 locator 。 通过参数 loc 传递固定的位置,参数 nbins 进行重新采样。 默认形式就是 AutoLocator。 matplotlib.ticker.MaxNLocator,在视图范围内找到不超过 N 个的合适的刻度位置, N 貌似是内...
print("xlim",ax.get_xlim()) print("ylim",ax.get_ylim()) print("get_xaxis_transform (4,1):") print(ax.get_xaxis_transform().transform_point((4,1))) #input x should be data coordinates, input y should between [0,1] print("get_yaxis_transform (1,4):") ...