x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 # 利用linewidth属性设置线条的宽度 plt.plot(x,y,linewidth=5)# 添加x,y轴名称 plt.xlabel('x',fontsize=14)# fontsize:设置字体大小 plt.ylabel('x^3',fontsize=14)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用来正常显示中文标签...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.cos(x)plt.plot(x,y,linewidth=3)plt.show() Python Copy Output: 使用set_linewidth方法 除了在plot函数中设置线的宽度外,还可以使用set_linewidth方法来设置线的宽度。 示例代码3: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.tan(x)line,...
通过设置wedgeprops参数中的linewidth,我们可以调整饼图中线条的粗细。 总结起来,通过设置matplotlib中的linewidth参数,我们可以轻松地调整图形中线条的粗细,从而使图形更加清晰和美观。
axis:可选,设置显示哪个方向的网格线,可以是取 'both'(默认),'x' 或 'y',分别表示两个方向,x 轴方向或 y 轴方向。 **kwargs:可选,设置网格样式,可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2,分别表示网格线的颜色,样式和宽度。 以下实例添加一个简单的网格线,参数使用默认值: 实例 importnumpya...
rcParams['lines.linewidth']=2rcParams['lines.color']='r' 2.2.在绘图代码中设置局部字体 FontProperties对象,这种情况下 不需要额外 处理负号 问题 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 引入matplotlib字体管理 FontProperties ...
线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义,简写为 lw,值可以是浮点数,如:1、2.0、5.67 等。实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, linewidth = '12.5') plt.show()显示结果如下:...
linewidth=1, # 条形边缘的线宽 tick_label=categories, # 条形标签 label='Value') # 图例标签 # 添加 x 轴和 y 轴标签 plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') # 添加图表标题 plt.title('cjavapy Bar Chart Example') # 显示图例 ...
例如,你可以改变edgecolor属性来改变边框颜色,或者改变linewidth属性来改变线宽。需要注意的是,这些设置可能会影响到图形的整体美观,因此在使用时应当谨慎考虑。另外,如果你想要对子图的边框进行更详细的设置,可以使用Axes对象的spines属性。这个属性允许你单独控制每个边的显示和样式。
# 添加数据,改变了 xlim,ylim,但不会影响 ax.transAxes 的行为fori,labelinenumerate(('A','B','C','D')):Y=curve()X=np.linspace(-3,3,len(Y))ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)ax.fill_between(X,3*Y,color=color[i])ax.plot(X,3*Y,color="k",linewidth=0.75)ax.text(0.05,0.95,label...
plt.plot(x,y,color='red',marker='o',linewidth='1',linestyle='--')# 保存 # plt.savefig('test.png')plt.show() 看一下效果: 2.1.2 多线 有时候我们可能存在多个指标对比的情况,也就是需要在一个图中绘制多条折线,比如:我们要了解张三、李四随着年龄增长体重的变化情况,示例如下所示: ...