可以通过 Axes.set_ylim(), Axes.set_xlim() 设置轴的范围 ax.set_ylim([1, 10]) ax.set_xlim([1,5])
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...
plt.xlim(-3,3)plt.ylim(-3,3)ax.set_aspect('equal')它将 X 轴和 Y 轴设置为相同的范围。...
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标题 ax.set_xlabel 设置x轴的标签...
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。
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...
xmin, xmax=ax.get_xlim()ifx >=xmax: ax.set_xlim(0, xmax+10) ax.figure.canvas.draw() line.set_data(xdata, ydata)returnline, ani= animation.FuncAnimation(fig,update,data_gen, blit=False, interval=1, repeat=False, init_func=init) ...
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) ...
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...
print( 'xlim:', ax.get_xlim() ) print( 'ylim:', ax.get_ylim() ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 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,...