importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形并设置长宽比fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))ax.plot(x,y)# 设置长宽比ax.set_aspect(aspect='equal')plt.show() 1. 2. 3. 4.
matplotli*b.pyplot.*plot*(*args*,scalex=True,*scaley*=True,*data*=None,***kwargs)* 参数说明: *args:这是可变参数,可以是一个或多个 x 和 y 数据序列。最简单的形式是 plot(y) 或plot(x, y),其中 x 是横坐标数据序列,y 是纵坐标数据序列。如果只提供一个序列,那么它将被视为 y 值,而...
set_aspect('equal')确保x轴和y轴的比例相同 adjustable='box'使得图形的边界根据比例进行调整 第五步:显示图形 最后一步是展示我们的图形。下面的代码将显示出之前创建的图形: plt.title('Plot with Equal Aspect Ratio')# 给图形加标题plt.xlabel('X Axis')# 设置X轴标签plt.ylabel('Y Axis')# 设置Y轴...
fig,ax=plt.subplots()x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x/10)ax.plot(x,y,label='how2matplotlib.com')print(f"Original data ratio:{ax.get_data_ratio()}")ax.set_aspect('equal')print(f"After setting aspect to equal:{ax.get_data_ratio()}")plt.title('Exponential Function with ...
= 'black'), axis_title=element_text(size=10, face='plain', color='black'), axis_text = element_text(size=6, face='plain', color='black'), legend_position='right', legend_background=element_blank(), aspect_ratio = 0.85, figure_size = (8, 8), dpi = 100)) print(base_plot) ...
) ax = fig.add_subplot(111) plt.plot(x, y) ax.set_aspect(1.0/ax.get_data_ratio(),...
adjustFigAspect(fig,aspect=.5) ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(range(10),range(10)) fig.savefig('axAspect.png') 这会产生一个像这样的图形: 我可以想象,如果您在图中有多个子图,您可能希望将 y 和 x 子图的数量作为关键字参数(每个默认为 1)包含在提供的例程中。然后使用这些数字和hspace和wsp...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个包含两个子图的图形fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)# 在第一个子图中绘制正弦曲线x=np.linspace(0,10,100)ax1.plot(x,np.sin(x))ax1.set_title('Sine Curve - how2matplotlib.com')# 在第二个子图中绘制余弦曲线ax2.plot(x,np.cos(x))...
Controls the aspect ratio of the axes. The aspect is of particular relevanceforimages since it may distort the image, i.e. pixel willnotbe square. This parameter is a shortcutforexplicitly calling`.Axes.set_aspect`. See thereforfurther details. ...
ax.axis(‘equal’) # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.ax.add_artist(ax1.patches[0]) # add the first pie to the combined plotax.add_artist(ax2.patches[0]) # add the second pie to the combined plotax.annotate(‘‘, xy=(x, y), xytext=(x, y), ...