Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。但matlab针对这种特殊情...
plt.plot(x, y3, color=cmap(0.1), linewidth=2) # 第三条线,颜色最浅 最后,我们添加标题和标签,并显示图形:```pythonplt.title(‘Multiple Lines with Gradient Color’) # 添加标题plt.xlabel(‘X Axis’) # 添加X轴标签plt.ylabel(‘Y Axis’) # 添加Y轴标签plt.legend([‘sin(x)’, ‘cos(x...
importmatplotlib.pyplotasplt x=range(1,5)plt.plot(x,[xi*1.5forxiinx],'go-',label='Line 1')plt.plot(x,[xi*2.5forxiinx],'rs--',label='Line 2')plt.plot(x,[xi*3.5forxiinx],'bp:',label='Line 3')plt.title("Multiple Lines - how2matplotlib.com")plt.xlabel("X Axis")plt.ylab...
ax2.plot(x, y2, label='cos(x)') ax2.set_ylabel('y2', color='r') # 设置第二个坐标轴的标签颜色 ax2.tick_params(axis='y', colors='r') # 设置第二个坐标轴的刻度标签颜色 ax2.legend() # 显示第二个坐标轴的图例 # 设置字体大小和样式 ax.tick_params(axis='both', labelsize=14)...
importmatplotlib.tickerasticker# Multiple Locatoraxs[1].xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.5))axs[1].xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))# Index Locatoraxs[4].plot(range(0,5), [0]*5,color='white')axs[4].xaxis.set_major_locator(ticker.IndexLocator(base=0.5,of...
x=np.logspace(0,4,100)y1=x**1.5y2=x**2.5fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y1,label='y = x^1.5')ax.plot(x,y2,label='y = x^2.5')ax.set_xscale('log')ax.set_yscale('log')ax.set_title('Multiple Power Laws on Log-log Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xla...
ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis') plt.show() 1 2 3 4 5 上的代码,在一幅图上添加了一个Axes,然后设置了这个Axes的X轴以及Y轴的取值范围(这些设置并不是强制的,后面会再谈到关于这些设置),效果如下图: 这里写图片描述 对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的,参数的解释的在画板的第1行...
[0].xaxis.set_major_locator(ticker.NullLocator())axs[0].xaxis.set_minor_locator(ticker.NullLocator())# Multiple Locatorsetup(axs[1],title="MultipleLocator(0.5)")axs[1].xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(0.5))axs[1].xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(0.1))# Fixed ...
importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],label='Data 1')plt.plot([1,2,3,4],[2,3,5,8],label='Data 2')plt.title('Line Plot with Multiple Data Sets')plt.xlabel('X Axis')plt.ylabel('Y Axis')plt.legend()plt.show() ...
xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ... 添加图例[源码文件] 我们在图的左上角添加一个图例。为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数...