fig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=fig.add_subplot(111,facecolor='#F0FFF0')# 设置Axes背景为蜜瓜色ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='how2matplotlib.com')ax.set_title('Axes Background Color Example')ax.legend()plt.show() Python Copy Output: add_subplot()方法是创建子图的常用方法...
'dark_background', 'seaborn-poster', 'seaborn-deep']打开plotBackground.py项目查看代码：https://...
set_label('counts in bin') plt.show() plt.hexbin(x, y, gridsize=30)# hexbin产生蜂窝状的小方格 cb = plt.colorbar(label='count in bin') plt.show() mplot3D绘制三维图 from mpl_toolkits import mplot3d %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt...
ax1.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) ax2=fig.add_subplot(gs[1,:-1]) ax2.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) ax3=fig.add_subplot(gs[1:,-1]) ax3.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) ax4=fig.add_subplot(gs[2,0]) ax4.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) ax5=fig.add_subplot(...
=self.line.axes:returnself.xs.append(event.xdata)self.ys.append(event.ydata)self.line.set_data(self.xs,self.ys)self.line.figure.canvas.draw()fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)ax.set_title('click to build line segments')line,=ax.plot([0],[0])# empty line...
plt.style.use(['dark_background','a.mplstyle'])plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);plt.show() 3.设置rcparams¶ 我们还可以通过修改默认rc设置的方式改变样式,所有rc设置都保存在一个叫做 matplotlib.rcParams的变量中。 修改过后再绘图,可以看到绘图样式发生了变化。
plt.style.use(['dark_background', 'style1.mplstyle']) plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]);设置rcparams还可以通过修改默认rc设置的方式改变样式,所有rc设置都保存在一个叫做 matplotlib.rcParams的变量中。修改过后再绘图,可以看到绘图样式发生了变化。
x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))ax1.plot(x,y,label='y = e^x')ax1.set_title('X-axis grid only - how2matplotlib.com')ax1.set_xlabel('X-axis')ax1.set_ylabel('Y-axis')ax1.grid(True,axis='x')ax1.legend()ax2.plot...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.style as pslplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号psl.use('ggplot')plt.title('利润箱线图')df_XB=df[df['区域']=='西北']#箱线图plt.boxplot(x=df_XB[...
top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name")推荐使用 pandas 绘图的原因在于它是一种快速便捷地建立可视化原型的方式。自定义图表 如果你对该图表的重要部分都很满意，那么下一步就是对它执行自定义。一些自定义（如添加标题和标签）可以使用 pandas plot 函数轻松搞定。但是，你可能会发现自己需要在某个...