plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.show() 1. 2. 结果如下: 我们可以对轴上做一些设定: plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.ylabel('y')#y轴的标签 plt.xlabel('x')#x轴的标签 plt.show() 1. 2. 3. 4. 结果如下: plot函数基本的
为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数。 ... plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine") legend(loc='upper left') ... 给一些特殊点做注释[源码文件] 我们...
fig=plt.figure(figsize=(15,6))ax=fig.add_subplot(111,xlim=(2002.5,2021.5),ylim=(0,6.5),yticks=([]))ax.tick_params("x",labelsize="x-small",which="major")ax.set_xticks(np.arange(2003,2022,2))# step2 plt.plot([2002.5,2021.5],[0,0],color="black",linewidth=1.0,clip_on=False)...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了强大的工具来创建各种类型的图表,包括直方图。在数据分析和展示中,直方图是一种常用的图表类型,用于显示数据的分布情况。为直方图的每个柱子添加标签可以使图表更加信息丰富,便于读者理解数据。本文将详细介绍如何在Matplotlib中为直方图添加标签,包括基本方法、自定义样式...
plot(x, np.sin(x), '-b', label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x), '--r', label='Cosine') ax.axis('equal') leg = ax.legend() #必须有才能显示图例.plot(label='Sine')设置的图例 ax.plot([1, 2, 3]) ax.plot([5, 6, 7]) ax.legend(['First line', 'Second line'])#或者...
2,2) plt.plot(sz_df['收盘价'],'r-',label=u'深证成指收价',lw=2.0)#红色实线，线宽度2...
plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax,然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。 可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。 配置属性 matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应,我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或...
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.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")plt.show()这很简单，只需在axes...
→ fig.show(block=False), time.sleep(1) ax.grid() ax.patch.set_alpha(0) ax.set_[xy]lim(vmin, vmax) ax.set_[xy]label(label) ax.set_[xy]ticks(list) ax.set_[xy]ticklabels(list) ax.set_[sup]title(title) ax.tick_params(width=10, …) ax.set_axis_[on|off]() ax.tight_lay...
y = x **2# 绘制图形plt.plot(x, y, label="$y = x ^ 2$", linewidth=2,# 线宽2像素color="red",# 颜色alpha=0.5)# 透明度plt.xlabel("x")# x轴文字plt.ylabel("y")# y轴文字# 设置坐标轴范围plt.xlim(-10,10) plt.ylim(-1,30)# 设置刻度x_tck = np.arange(-10,10,2) ...