ax2.set_yticklabels(right,{'color':'green','fontsize':'15', 'fontweight':'20'}) #--- # plot left axis ax3=ax.twinx() # ax2.set_yticks([1,2,3]) ax3.spines["left"].set_color("none") ax3.spines["top"].set_color("none") ax3.spines["bottom"].set_color("none") ax3....
Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 箱线图示例。 def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""): _, ...
plot/scatter([x]=,# int, list, np.ndarray, [str], 可选,x轴坐标,如果无则从默认range(len(y))y=,# int, list, np.ndarray, [str], x、y的长度要相同data=None,# 一般是DataFrame,此时x和y可以是str,指要作为坐标的列alpha=,# [0,1], 线条/点(含填充和边),透明度,0=全透明color=,# s...
ax.spines['right'].set_color('none') ax.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)) theta = np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/100) ax.plot(np.cos(theta), np...
plot(x, cos(x), 'r-') plot(x, -sin(x), 'g--') show() 输出结果: 02、figure图形对象 在Matplotlib 中,面向对象编程的核心思想是创建图形对象(figure object)。通过图形对象来调用其它的方法和属性,这样有助于我们更好地处理多个画布。
7.5, 100)plt.plot(x, np.sin(x), label="zorder=2", zorder=2) # bottomplt.plot(x, np.sin(x + 0.5), label="zorder=3", zorder=3)plt.axhline(0, label="zorder=2.5", color="lightgrey", zorder=2.5)plt.title("Custom order of elements")l = plt.legend(loc="upper right...
fig=df.plot(figsize=(6,4)) plt.title('Interesting Graph - Check it out')# 图名 plt.xlabel('Plot Number')# x轴标签 plt.ylabel('Important var')# y轴标签 plt.legend(loc='upper right') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. –> 输出的结果为:(这里可以通过fig这个变量保存创建的该图表对象...
ax.plot(xx, np.sin(xx))# 于 offset 处新建一条纵坐标offset = (40,0) new_axisline = ax.get_grid_helper().new_fixed_axis ax.axis["新建2"] = new_axisline(loc="right", offset=offset, axes=ax) ax.axis["新建2"].label.set_text("新建纵坐标") ...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(10,0) plt.ylim(1.2,-1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, y...
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...