importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建图形fig=plt.figure()# 获取屏幕尺寸并设置图形大小manager=plt.get_current_fig_manager()manager.resize(*manager.window.maxsize())x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)*np.cos(x)plt.p
我们可以用Mermaid语法绘制状态图,描述窗口自适应的过程。 StartDrawPieChartAdjustLayoutSetWindowSizeShowPlot 饼状图示意 使用Mermaid语法描绘饼状图,展示各部分占比。 15%30%45%10%饼状图示例ABCD 结尾 通过上述步骤,你已经学会了如何使用Python的Matplotlib创建自适应大小的窗口以及绘制饼状图。通过调用plt.tight_lay...
star2、scatter plot【散点图】 star3、bar plot【条形图】 star4、imshow plot【格子图】5、contour plot【等高线图】6、quiver plot【箭头】 star7、pie plot【饼图】 star8、text plot【添加文本】9、fill_between plot【曲线填充图】10、step plot【阶梯图】 star11、box plot【箱图】12、errorbar plot...
>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> dir(plt) 使用help()函数可以显示一个类或函数的帮助信息,例如,通过下面的指令获取plot()函数的详细帮助信息: >>> help(plt.plot) 显示的plot()函数的帮助信息中详细地列出了函数的参数形式,显示了各个参数的意义和各种取值,例如plot()函数中表示颜色的常数列表、数据...
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--") scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red') ...
2.plot函数(折线图) importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']= ['SimHei']#仅限于window系统,加入这两句,可解决加入中文plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False x= [2,9,5,10] ...
plot(X, S, color='green', linewidth=2.0, linestyle='-') # 设置横轴的上下限 xlim(-4.0, 4.0) # 设置横轴记号 xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True), fontproperties='Times New Roman', size=20) # 设置纵轴记号 yticks(np.linspace(-1, 1, 5, endpoint=True)) ...
subplot指定numrows,numcols,plotnumber。subplot(211)等价于subplot(2,1,1) 能够手动地任意摆放axes,给axes函数传入位置[left, bottom, width, height] # Creating a new full window axes plt.axes() # Creating a new axes with specified dimensions and some kwargs plt.axes((left, bottom, width, ...
'stackplot', 'stem', 'step', 'streamplot', 'style', 'subplot', 'subplot2grid', 'subplot_tool', 'subplots', 'subplots_adjust', 'summer', 'suptitle', 'switch_backend', 'sys', 'table', 'text', 'thetagrids', 'tick_params', 'ticklabel_format', 'tight_layout', 'time', 'title'...
It can be really useful to split your graphic window in several parts, in order to display several charts in the same time. Thesubplot()function ofmatplotliballows to do it quickly with a great level of customization. Split the figure in 4 charts of same size. ...