bplot1=axes[0].boxplot(all_data, vert=True, patch_artist=True) #axes[0]表示在第一张图的轴上描点画图 #vert=True表示boxplot图是竖着放的 #patch_artist=True 表示填充颜色 bplot2 = axes[1].boxplot(all_data, notch=True, # notch shape vert=True, # vertical box aligmnent patch_artist=...
plot(x, y, label='sin(x)') # 设置标题和标签 plt.title('Sine Wave') plt.xlabel('x') plt.ylabel('sin(x)') # 添加图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 1.Matplotlib subplots函数 ig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, **kwargs) nrows: 行...
N = 9x = np.linspace(0, 6*np.pi, N)mean_stock = (stock(.1, .2, x, 1.2))np.random.seed(100)upper_stock = mean_stock + np.random.randint(N) * 0.02lower_stock = mean_stock - np.random.randint(N) * 0.015plt.plot(x, mean_stock, color = 'darkorchid', label = r'$y = ...
给图做图例,只需要在plt.plot()加上label参数即可,然后执行plt.legend()即可 x=np.linspace(-2,2,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.plot(x,y2,label='up') plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--',label='down') plt.legend() plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行...
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...
0、简介 matplotlib中有两种plot绘制折线的方式,分别是 matplotlib.axes.Axes.plot(……) matplotlib.pyplot.plot(……) 这两者的作用都是绘制折线,参数也相同,区别在于绘制的位置,Axes.plot用于在子画布上绘图,而pyplot.pl
9将图例放在 plot 的不同位置 importmatplotlib.pyplotasplt #Plot a line graph plt.plot([5,15],label='Rice')plt.plot([3,6],label='Oil')plt.plot([8.0010,14.2],label='Wheat')plt.plot([1.95412,6.98547,5.41411,5.99,7.9999],label='Coffee')# Add labels and title ...
plt.savefig('./图片/饼图.jpg', dpi=200, bbox_inches='tight') # bbox_inches='tight' 忽略不可见的轴 plt.show() ''' def pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, ...
ax = sns.scatterplot(data=plot_df, x="x", y="y", hue='VP', palette='Spectral', style="label", markers=['^', 'o'], s=100) ax.set(xlabel=None, ylabel=None) ax.set_aspect('equal', 'datalim') # sns.move_legend(ax, bbox_to_anchor=(1.01, 1.01), loc='upper left') ...
就像这样实际上我一直认为这是 matplotlib 和 Multicursor 的标准功能，但似乎不是。