y)ax.axvline(x=np.pi,color='r',linestyle='--',label='π')ax.axvline(x=2*np.pi,color='g',linestyle='--',label='2π')ax.axvline(x=3*np.pi,color='b',linestyle='--',label='3π')ax.legend()ax.set_title('How2matplotli
plt.figure(figsize=(12,6))x_positions=np.linspace(0,1,10)colors=plt.cm.rainbow(np.linspace(0,1,10))forx,colorinzip(x_positions,colors):plt.axvline(x=x,color=color,linestyle='-',linewidth=1)plt.title('Multiple Vertical Lines using Loop - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')p...
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...
[1, 16, 81, 256, 625] # 绘制曲线 plt.plot(x, y1, label='Curve 1') plt.plot(x, y2, label='Curve 2') plt.plot(x, y3, label='Curve 3') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Multiple Curves') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示...
x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 创建图表 fig, ax = plt.subplots() # 绘制第一条线 ax.plot(x, y1, label='sin(x)') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_title('Multiple Lines on a Graph') ax.set_xticks([0, 2.5, 5, 7.5,...
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...
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...
plt.title('Multiple Line Chart with Matplotlib')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')```5. 显示图表最后,我们使用show()函数显示图表。在Python脚本中输入以下代码:```python# 显示图表plt.show()```通过上述步骤,我们成功地使用Matplotlib库绘制了一个包含三条折线图的复杂图表。这个例子只是一个...
ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis') plt.show() 上面的代码,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: 对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的,参数的解释在画板的第1行第一列的第一个位置生成一个Axes...
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...