importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y,label='sin(x)')plt.title('Sine Function')plt.xlabel('x values')plt.ylabel('y values')plt.legend()plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 在这个例子中,我们绘制了...
plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.show() 1. 2. 结果如下: 我们可以对轴上做一些设定: plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.ylabel('y')#y轴的标签 plt.xlabel('x')#x轴的标签 plt.show() 1. 2. 3. 4. 结果如下: plot函数基本的...
一、plt.plot绘制线性图(也可说是折线图)#导入包 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np绘制单条线形图#绘制单条线形图 x = np.array([4,5,6,1,2]) y … 清和青禾发表于数据分析 使用subplot_mosaic创建复杂的子图布局 在本文中,我将介绍matplotlib一个非常有价值的用...
plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('cjavapy', loc='left', fontsize='large', color='blue', style='italic', weight='bold') plt.xlabel('X Axis', labelpad=15, fontsize='medium', color='green') plt.ylabel('Y Axis', labelpad=20, fontsize='medium', color='red')...
(0,1,1000)# 创建直方图counts,bins,_=plt.hist(data,bins=10,edgecolor='black')# 添加标签forcount,bininzip(counts,bins[:-1]):plt.text(bin,count,f'{count:.0f}',ha='center',va='bottom')plt.title('Histogram with Labels - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency...
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...
ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 直方图 直方图对于观察或真正了解数据点的分布十分有用。以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图,我们可以直观地了解分布...
color=color)ax1.bar_label(bars,labels=[f'{val*100:.2f}%'forvalinpercentages])ax1.tick_params(axis='y',labelcolor=color)# 绘制累积百分比的折线图ax2=ax1.twinx()# 创建共享x轴的第二个y轴color='tab:red'ax2.set_ylabel('Cumulative Percentage (%)',color=color)ax2.plot(categories,...
(2,2,1) # 两行两列,第一单元格sub1.plot(theta, y, color = 'green')sub1.set_xlim(1, 2)sub1.set_ylim(0.2, .5)sub1.set_ylabel('y', labelpad = 15)# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格sub2.plot(theta, y, color = ...
可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。 配置属性 matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应,我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()设置它们的属性值。