导入科学计算包Numpy和快速绘图模块pyplot,其中Numpy是matplotlib库的基础,即matplotlib是建立在Numpy基础之上的Python会图库 展现变量的趋势变化的函数-plot() 语法:plt.plot(x,y,ls=’-’,lw=2,label=‘plot figure’) 参数:x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 ls:折线图的线条风格
fig=plt.figure()x=np.linspace(-10,10,1000)y=np.exp(x)left,bottom,width,height=0.1,0.1,0.8,0.8ax1=fig.add_axes([left,bottom,width,height])ax1.plot(x,y,'r')ax1.set_xlabel('x')ax1.set_ylabel('y')ax1.set_title('title')left,bottom,width,height=0.3,0.5,0.25,0.25ax2=fig.add...
plot(y[::-1], x, 'g')#将y进行逆序 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('title inside 2') plt.show() 6.4、次坐标轴 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=np.arange(0,10,0.1) y1=0.5*x**2 y2=-1*y1 fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()...
示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.subplot(211) plt.plot(a, f(a)) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--') plt.show() 1. 2. 3. ...
plot():画曲线 show():显示图像 参考代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1. x = np.linspace(-1, 1, 50) y = 2*x + 1 # 使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线...
0、简介 matplotlib中有两种plot绘制折线的方式,分别是 matplotlib.axes.Axes.plot(……) matplotlib.pyplot.plot(……) 这两者的作用都是绘制折线,参数也相同,区别在于绘制的位置,Axes.plot用于在子画布上绘图,而pyplot.pl
plot(y[::-1], x, 'g') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('title inside 2') plt.show() 画中画 4.次坐标轴 # 使用twinx是添加y轴的坐标轴 # 使用twiny是添加x轴的坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0,10,0.1) y1 = 0.05 * x **...
x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")plt.show()这很简单，只需在axes...
plt.plot(x,y)#plot()画出曲线 plt.show()#显示图像 图片01 4.1figure图像 matplotlib的figure为单独图像窗口,小窗口内还可以有更多的小图片。 4.2设置坐标轴 x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) ...
boxplot(x='class', y='hwy', data=df, notch=False) # Add N Obs inside boxplot (optional) def add_n_obs(df,group_col,y): medians_dict = {grp[0]:grp[1][y].median() for grp in df.groupby(group_col)} xticklabels = [x.get_text() for x in plt.gca().get_xticklabels(...