x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))ax1.plot(x,y,label='y = e^x')ax1.set_title('X-axis grid only - how2matplotlib.com')ax1.set_xlabel('X-axis')ax1.set_ylabel('Y-axis')ax1.grid(True,axis='x')ax1.legend()ax2.plot(...
x=np.linspace(0,5,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))ax.plot(x,y,label='y = x^2')ax.set_title('Major and Minor Gridlines - how2matplotlib.com')ax.grid(which='major',color='#CCCCCC',linestyle='--')ax.grid(which='minor',color='#CCCCCC',linestyle=':')ax.minor...
这是完整的代码。 N = 9x = np.linspace(0, 6*np.pi, N)mean_stock = (stock(.1, .2, x, 1.2))np.random.seed(100)upper_stock = mean_stock + np.random.randint(N) * 0.02lower_stock = mean_stock - np.random.randint(N) * 0.015plt.plot(x, mean_stock, color = 'darkorchid', l...
fig,axs=plt.subplots(2,1)x=[1,2,3,4,5]y1=[2,4,6,8,10]y2=[1,3,5,7,9]axs[0].plot(x,y1)axs[0].set_title("Plot 1")axs[1].plot(x,y2)axs[1].set_title("Plot 2")plt.tight_layout()plt.show() 网格grid 在数据可视化中,网格是一个非常有用的特性,它可以帮助...
显示网格线是通过plt.grid()函数实现的。网格线有助于更好地理解图表中的数据点和趋势。常用参数如下, 使用示例: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制线图 plt.plot(x, y) ...
使用subplot2grid 创建子图 使用subplot2grid 时, 需要提供网格的几何形状及子图在网格中的位置。 先创建一个子图(即创建2行2列子图,并绘制第一个子图): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax=plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) ...
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, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。
柱状图或条形图在学术论文中使用的频率还是很大的,图中需要以不同颜色对不同数据进行区分,但当涉及黑白打印时,色彩颜色的区别度较小,导致难以理解,因此需要绘制黑灰颜色或者黑白阴影的柱状图或者条形图,下面就具体介绍使用Python-matplotlib 的实现过程。 02. 可视化绘制 ...
ax[0][0].plot(t,s,'r*')# 配置第1个plotax[0][1].plot(t*2,-s,'b--')# 配置第2个plotax[1][0].grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.3)# 配置第3个plot网格ax[1][1].plot(s,t,'k*')# 配置第4个plotprint(type(ax)) ...