如果需要调整坐标轴的字体大小,我们可以使用set_xlabel()和set_ylabel()函数的fontsize参数来设置字体的大小。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xlabel('X轴标签',fontsize=12)plt.ylabel('Y轴标签',fontsize=14)plt...
x=[1,2,3,4,5]y=[10,20,15,25,30]plt.plot(x,y)plt.xlabel('X轴标签')plt.ylabel('Y轴标签')plt.tick_params(axis='both',labelsize=12)# 设置坐标轴标签大小为12plt.tick_params(axis='x',labelsize=10)# 设置x轴刻度标签大小为10plt.tick_params(axis='y',labelsize=10)# 设置y轴刻度...
ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.plot(x,y1,linestyle='--')plt.plot(x,y2)plt.show() 最后画出来的图是这样的: 坐标轴设置 3.6 设置刻度线 刻度线是坐标轴上的小横线或者小竖线,基本语法是tick_params(axis=’both’, **kwargs),参数比较多,具体不列出来了,想看的话参考这篇文章...
plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度的字号 plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) #设置x轴标签及其字号 plt.ylabel('Squares...
Data坐标系,由 xlim 和 ylim 控制。即提供的坐标值 (x,y)、size 值,在 xaxis,yaxis 方向上都是相对于 xlim,ylim 的。向坐标轴添加数据,Matplotlib 都会自动更新数据界限。也可以使用set_xlim()和set_ylim()方法,强制设置数据界限。 使用ax.transData实例将数据变换为显示坐标系。虽然两个箭头在两个不同的坐...
from matplotlib import rcParams>>> rcParams...'axes.grid': False,'axes.grid.axis': 'both','axes.grid.which': 'major','axes.labelcolor': 'black','axes.labelpad': 4.0,'axes.labelsize': 'medium','axes.labelweight': 'normal','axes.linewidth': 0.8,...rcParams['figure.figsize'] =...
plt.plot(B, "b-", linewidth=3, label="val") plt.legend(loc="upper right", fontsize=14) # 设置位置 plt.xlabel("Training set size", fontsize=14) # 标签 plt.ylabel("RMSE", fontsize=14) plt.axis([0, 80, 0, 3])#表示要显示图形的范围 ...
plt.axis([0, 6, -1, 1]) #设置横坐标长度 plt.xlim(0, 5) #设置纵坐标长度 plt.ylim(0,1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4.简单的示例 AI检测代码解析 x = np.arange(1,len(df.size())+1) y = df.size() plt.plot(x,y) 1.
--',linewidth=0.5)plt.show()（3）只在某个轴上显示网格plt.plot(x,y)plt.grid(axis=...
而后我们使用df.index.size来查看df里面的时间轴长度(数量), 这边除以5你可以想像成分成几等分,或是以tick_spacing的变数来决定一间距显示一座标。 最后透过ax.xaxis.set_major_locator(mticker.MultipleLocator(tick_spacing))就可以设定x轴座标的密集度。