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) ...
ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(-2, 2), xlabel='x', ylabel='sin(x)', title='A Simple Plot'); 2.简单散点图 另一种常用的图表类型是简单散点图,它是折线图的近亲。不像折线图,图中的点连接起来组成连线,散点图中的点都是...
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。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 也可以设置标签说明与标题 ax.set_xlabel 设置x轴的标签...
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。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 也可以设置标签说明与...
linestyle="-")# 设置横轴的上下限xlim(-4.0,4.0)# 设置横轴记号xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))# 设置纵轴的上下限ylim(-1.0,1.0)# 设置纵轴记号yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))# 以分辨率 72 来保存图片# savefig("exercice_2.png",dpi=72)# 在屏幕上显示show()改变...
get_xlim() )print( 'ylim:', ax.get_ylim() ) 将属性值打印结果和图一起看一目了然。现在我们知道这张图大小是 6×4,每英寸像素有 72 个,线颜色 C0 代表是蓝色,风格 - 是连续线,宽度 1.5,等等。 斯蒂文现在有个“大胆”的想法,把这些默认属性值显性的在代码出写出来,画出来的跟什么设置都不写...
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。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。 也可以设置标签说明与标题。
ax.set_xlim(0, 2) ax.set_ylim(-6, 6) fig 1. 2. 3. 这个变化可以通过动态改变轴的最大长度看的更加清楚:如果你在 notebook 执行这段代码,你可以将%matplotlib inline改为%matplotlib notebook,然后使用图表的菜单来交互式的改变图表。 箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 在...
调用时不带参数,则返回当前的参数值(例如,plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围)。 调用时带参数,则设置参数值(例如,plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10)。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。它们各自对应subplot对象上的两个方法,以xlim为例,就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。我...
xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位 plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,1,2,], [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$']) ax=plt.gca()#gca=get current axis ax.spines['right'].set_...