fig,ax=plt.subplots(1,1)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())ticks=ax.set_xticks([0,200,400,600,800,1000])labels=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five','six'],rotation=30,fontsize=12)ax.set_title('Matplotlib plot')ax.set_xlabel('Stages',fontsize=12) 另...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.plot(x,y1,linestyle='--',label='sin(x)')plt.plot(x,y2,ls='--',label='cos(x)')plt.title('Two dotted lines - how2matplotlib.com')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.legend(...
-> 在图纸上创建一个或多个绘图(plot)区域(也叫子图,坐标系/轴,axis) -> 在plot区域上描绘点、线等各种marker -> 为plot添加修饰标签(绘图线上的或坐标轴上的) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2, 100) plt.plot(x, x, label='linear') plt.plot(x, x...
# Set the global default size of matplotlib figures plt.rc('figure', figsize=(10, 5)) # Set seaborn aesthetic parameters to defaults seaborn.set() 基本图形 x = np.linspace(0, 2, 10) plt.plot(x, x, 'o-', label='linear') plt.plot(x, x ** 2, 'x-', label='quadratic') plt...
自定义plot的图例legend 为图例legend选择元素 多个图例Legends 自定义Colorbars 多个Subplots Subplots中的网格 更复杂的设计 文本注释 箭头注释 自定义坐标轴ticks 自定义Matplotlib: 配置和风格 Matplotlib中的三维plot Basemap地理图 快速参考 线条风格参考
Matplotlib graphs your data on Figures, each of which can contain one or more Axes (i.e., an area where points can be specified in terms of x-y coordinates (or theta-r in a polar plot, or x-y-z in a 3D plot, etc.).
#如果输入plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])这样的命令,matplotlib会把图画在最后一个figure的最后一个子图上。 f, axes = plt.subplots(2, 3) #创建6个子图 plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)#wspace和hspace控制figure宽度和长度的百分比,可以用来控制subplot之间的间隔 ...
plt.plot(x,y)plt.show() 案例2 基于numpy绘制正弦曲线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp #Generate a sinusoid 正弦曲线 nbSamples=256x=np.linspace(-math.pi,math.pi,num=256)y=np.sin(x)# 向量进 向量出 ...
plt.plot(y)的横坐标是从0开始的数组下标。 plt.legend Matplotlib 放置legend(bbox_to_anchor) frameon: bool, default: rcParams["legend.frameon"] (default: True) Whether the legend should be drawn on a patch (frame). handlelength: float, default:2.0 ...
So let's 'break' or 'cut-out' the y-axis # into two portions - use the top (ax) for the outliers, and the bottom # (ax2) for the details of the majority of our data f, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True) # plot the same data on both axes ax.plot(pts) ...