def multiyy_plot(): df = pd.read_csv("data/economics.csv") x = df['date'] y1 = df['psavert'] y2 = df['unemploy'] # Plot Line1 (Left Y Axis) fig, ax1 = plt.subplots(1, 1, figsize=(16, 9), dpi=80) ax1.plot(x, y1, color='tab:red') # Plot Line2 (Right Y Ax...
plt.plot(x, x**3, label='x**3') plt.plot(x, 2*x, label='2*x') plt.plot(x, 2**x, label='2**x') plt.legend() plt.grid(True) plt.xlabel('x = np.arange(3)') plt.xlim([0, 2]) plt.ylabel('y = f(x)') plt.ylim([0, 8]) plt.title('Simple Plot Demo') plt...
plot(x, y)#用默认线型、颜色绘制折线图plot(x, y,'bo')#用蓝色的圆点标识绘制点图plot(y)#绘制折线图,x坐标用[0,1,...,N-1]表示plot(y,'r+')#点图,x坐标同上,点样式为红色、+号 我们可以用Line2D的相关属性作为参数,在绘制时控制更多效果。Line属性和fmt可以混用,以下代码给出了相同样式的两种...
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...
Matlab里做多给轴的函数很直接,双轴是plotyy, 三轴是plotyyy, 四轴是plot4y,更多应该是multiplotyyy。 而matplotlib似乎可以用figure.add_axes()来实现,探索中…… 多轴绘制的图层原理 关于Matplotlib的图层 图层可分为四种 Canvas层 画布层 位于最底层,用户一般接触不到。 matplotlib.pyplot就是一个canvas层 ...
python matplotlib plot label不显示 python matplotlib show,文章目录前言一、Matplotlib基础(一)plt.show()函数(二)plt.plot()函数二、电影数据绘图(一)绘制柱状图(二)绘制曲线图(三)绘制饼图(四)绘制直方图(五)绘制双轴图(六)绘制散点图(七)绘制箱线
multicolors_line.png 代码 代码语言:txt AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm x = np.linspace(0, 3*np.pi, 500) y = np.sin(x) dydx= np.cos(0.5*(x[:-1]+x...
ax2.plot(months, profit, color='tomato', marker='o', label='Profit') ax2.set_ylabel('Profit (%)', color='firebrick') plt.title('Sales vs Profit Trend') fig.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.9, 0.85)) plt.show() ...
1. 折线图(Line Plot) python plt.plot(x, y, 'r--', label='虚线') # 'r--'表示红色虚线plt.legend()plt.show() 2. 散点图(Scatter Plot) 3. 柱状图(Bar Plot) 4. 直方图(Histogram) 5. 饼图(Pie Chart) 6. 箱线图(Box Plot) ...
label='产品线B') ax.set_ylabel('销售额(万元)') ax.set_title('季度销售对比') ax.legend() 三、高级可视化技巧精讲 3.1 三维数据渲染优化 对于三维数据可视化,Matplotlib的mplot3d工具包提供曲面图、散点云等呈现方式。关键点在于视角(Elevation/Azimuth)调整和颜色映射: ...