import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib import cm def plot_examples(colormaps): """ 辅助函数,可以用关联的色图绘制数据 """ np.random.seed(19680801) data = np.random.randn(30, 30) n = len(colormaps) fig, axs = plt....
>>> plt.setp(l2, linestyle="-.", lw=5, color="red", alpha=0.5)[None, None, None, None]要查看更改后的当前图形，只需在图形对象上调用get_figure: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, ...
color='r',linewidth=1,marker='o',markerfacecolor='b',markersize=10,alpha=0.7) plt.xlabel('xlabel',fontsize=16) plt.ylabel('ylabel',fontsize=16) plt.title('zhexiantu') fig = plt.gca() # 获取当前坐标轴 fig.axes.get_xaxis().set_visible(False) fig.axes.get_yaxis().set_visible(...
ax=plt.subplots()bg_colors=['lightgray','darkgray','lightblue','navy']fori,bg_colorinenumerate(bg_colors):text_color=get_text_color(bg_color)ax.text(0.25*(i+1),
>>> line.get_alpha() == None True >>> line.get_color() 'blue' 3.设置属性的值 设置object 的某个属性对象的值,用 object.set_name(value) 一次性设置 object 多个属性对象的值,用 object.set(name1 = value1, name2 = value2) plt.setp(object, name1 = value1, name2 = value2) ...
这是matplotlib.colorbar模块的功能,但colorbar模块需要模块的支持。 概述 Colorbar 模块提供了一个工具包,有两个类和一个函数方法: ColorbarBase具有完整colorbar绘制功能的基类。它可以按原样用于为给定的colormap创建一个colorbar;不需要可映射的对象(例如,image)。有13个类方法。
gca()#gca=get current axis ax.spines['right'].set_color('none')#边框属性设置为none 不显示 ax.spines['top'].set_color('none') plt.show() 调整移动坐标轴 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(...
data=np.random.rand(10,10)cmap=plt.cm.get_cmap('spring',256)newcolors=cmap(np.linspace(0,1,256))newcolors[50:100,-1]=0.5# 为特定区间设置固定透明度new_cmap=ListedColormap(newcolors)plt.imshow(data,cmap=new_cmap)plt.title("为特定区间设置透明度 - how2matplotlib.com")plt.colorbar()plt...
cos(x), color='g') plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示: 子图-subplots() 相对于subplot来说,subplots使用起来更加灵活,具体代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(...
'get_navigate', 'get_title', 'get_transform', 'get_xmajorticklabels', 'get_xminorticklabels', 'get_xscale', 'get_xticklabels', 'get_zorder'] 假设我们想自定义一个图形的坐标: x = np.linspace(0, 2, 100) fig, ax = plt.subplots # Create a figure and an axes. ...