xlim(xmin=-5,xmax=5) #plt.ylim([0,60]) ,调整y轴坐标范围 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111) ax2.plot(x,x**2) plt.ylim([0,60]) #相当于 plt.ylim(ymin=0,ymax=60) plt.show() 坐标轴刻度调整 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = np....
这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可: 代码语言:javascript 复制 plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis([-1, 11, -1.5, 1.5]); 当然plt.axis()函数不仅能设置范围,还能像下面代码一样将坐标轴压缩到刚好足够绘制折线图像的大小...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(10, 0) plt.ylim(1.2, -1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可: plt.plot(x, np.sin(x))...
plt.plot(x,y,color='r',marker='o',linestyle='dashed') #plt.plot(x, y, 'ro') ''' axis:坐标轴范围 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax], 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt.axis=[0,6,0,20] plt.show() 如果matplotlib传入的参数只能是列表的...
np.min()和np.max():计算数组的最小值和最大值。 np.mean()和np.median():计算数组的平均值和中位数。 np.std()和np.var():计算数组的标准差和方差。 np.unique():返回数组中的唯一值。 6、数组拼接和分割 np.hstack()、np.vstack():水平和垂直堆叠数组。
代码通过np.array定义了一个数组[2, 0, 1, 5, 8, 3]，其中min计算最小值，max计算最大值，shape表示数组的形状，因为是一维数组，故行为为6L（6个数字）。同时，Numpy库最重要的一个知识点是数组的切片操作。数据分析过程中，通常会对数据集进行划分，比如将训练集和测试集分割为“80%-20%”或“70%-30...
plt.plot(x,y) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.show() ...
plt.plot([-3, -2,5,0], [1,6,4,3]) plt.show() 轴会自动匹配数据的范围。我们想给这个图多一点空间,所以让我们调用axis函数来改变每个轴的范围[xmin,xmax,ymin,ymax]。 plt.plot([-3, -2,5,0], [1,6,4,3]) plt.axis([-4,6,0,7]) ...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(10,0) plt.ylim(1.2,-1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax...
x=np.linspace(xmin, xmax) y=norm.pdf(x, mean, std) plt.plot(x, y) plt.show() np.var(data)也可以求得方差 4. 多组数据同时显示 1)在一张图中,为每组数据设置不同的x刻度,防止各组数据重合显示(若重合,将只显示频数最大的那组数据) ...