x=range(-100,100)# range函数用于生成一个整数序列,这里用于生成-100到100的整数 y=[i**2foriinx]# 列表推导式生成了一个包含-100到100的平方的列表 # 调用绘制plot方法 plt.plot(x,y)# 保存图片 # plt.savefig('一元二次方程曲线图')# 默认图片格式为png plt.savefig('一元二次方程曲线图.jpg')...
from matplotlibimportpyplotasplt x=range(15,25)y1=[50,55,58,65,70,68,70,72,75,70]y2=[52,53,60,63,65,68,75,80,85,72]plt.figure(figsize=(10,6),dpi=80)plt.title('体重年龄折线图')plt.xlabel('年龄(岁)')plt.ylabel('体重(kg)')plt.plot(x,y1,color='red',label='张三')plt....
plt.plot([1,2,3]) #现在创建一个子图,它表示一个有2行1列的网格的顶部图。 #因为这个子图将与第一个重叠,所以之前创建的图将被删除 plt.subplot(211) plt.plot(range(12)) #创建带有黄色背景的第二个子图 plt.subplot(212, facecolor='y') plt.plot(range(12)) 上述代码运行结果,如下图所示: 如果...
使用Python Matplotlib更改直方图的X轴范围 参考:change the histogram plot x range python matplotlib Matplotlib是Python的一个绘图库,它包含了大量的工具,可以帮助我们创建各种图形和图表。在本文中,我们将详细介绍如何使用Matplotlib更改直方图的X轴范围。这是一个非常实用的技巧,可以帮助我们更好地理解和展示数据。 1...
x = range(10) # 横轴的数据 y= [i*iforiinx] # 纵轴的数据 pl.plot(x, y) # 调用pylab的plot函数绘制曲线 pl.show() # 显示绘制出的图 可以看到,要显示一个图非常简单,只要有了两个list作为输入数据,先后调用plot和show函数就可以了。一定要记得只有调用了show之后才会显示出来!只有plot是不行的!在...
matplotlib作图——plot() 线图 线图 #定义matplotlib.pyplot.plot() plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,**kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y));...
y_data = range(len(labels)) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.barh(y_data, bar_width, height=0.5,color='orange') ax.title.set_text('电影') ax.set_xlabel('总票房(亿元)') ax.set_ylabel('电影名称') ax.set_yticks(y_data) ...
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...
axs[4].plot(range(0, 5), [0]*5, color='white') axs[4].xaxis.set_major_locator(ticker.IndexLocator(base=0.5, offset=0.25)) # Auto Locator axs[5].xaxis.set_major_locator(ticker.AutoLocator) axs[5].xaxis.set_minor_locator(ticker.AutoMinorLocator) ...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('tight') 还可以实现更高级的配置,例如让屏幕上显示的图形分辨率为1:1,即x轴单位长度与y轴的单位长度相等: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal') 更多的plt.axis()方法设置坐标轴上下限和其他更多功能,请参考plt.axis()程序文档。