plt.ylabel('Y Axis', labelpad=20, fontsize='medium', color='red') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、 添加图例 使用plt.legend()添加图例,通常在绘图命令中使用 label 参数标识不同的数据系列。它可以帮助解释图表中的数据点或线条代表什么。常用参数如下, 使用示例...
set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。 ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。 ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set...
fontproperties = font_S) ax.set_xlabel('xaxis label', fontproperties=font_M) ax.plot(x,y...
此外,在matplotlib中我们可以只输入y轴,即为只输入一个数组我们也可以输出,x不为必要条件。而且也可以使用plt.xticks()函数进行设置x轴的label。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 可以正常显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负...
参考:matplotlib boxplot x axis label Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,其中箱线图(Boxplot)是一种常用的统计图表。在使用Matplotlib绘制箱线图时,自定义 X 轴标签是一个重要的技巧,可以让图表更加清晰、易读。本文将详细介绍如何在 Matplotlib 中创建箱线图并自定义 X 轴标签...
x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 坐标系标题 title 实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel ...
plt.ylabel("y - label") plt.plot(x, y) plt.grid() plt.show() 显示结果如下: 以下实例添加一个简单的网格线,axis 参数使用 x,设置 x 轴方向显示网格线: 实例 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.array([1, 2, 3, 4]) ...
设置x,y轴名称 ax.set_xlabel("x Axis label", fontsize=14) ax.set_ylabel("y Axis label", fontsize=14) 设置坐标轴spine是否可见 ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False) 官网例子 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.patchesimportCirclefrom...
ax.xaxis.set_minor_formatter(FuncFormatter(minor_tick)) # 设置刻度轴范围 ax.set_xlim(0, 4) ax.set_ylim(0, 4) # 设置刻度参数 ax.tick_params(which="major", width=1.0) ax.tick_params(which="major", length=10) ax.tick_params(which="minor", width=1.0, labelsize=10) ...
xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置y轴的位置及数据在坐标轴上的位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 设置坐标轴label的大小,背景色等信息 for label in ax.get_xticklabels() + ...