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
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(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')...
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')plt...
Data 1')plt.plot([1,2,3,4],[2,3,5,8],label='Data 2')plt.title('Line Plot with ...
在最新的matplotlib版本(3.4.0及之后)中,我们发现有个函数方法plt.bar_label可以很好的实现柱状图(含条形图)数据标签显示需求。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.bar_label(container,labels=None,*,fmt='%g',label_type='edge',padding=0,**kwargs,) ...
Create Labels for a PlotWith Pyplot, you can use the xlabel() and ylabel() functions to set a label for the x- and y-axis.ExampleGet your own Python Server Add labels to the x- and y-axis: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.array([80, 85, 90, 95, 100,...
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。
(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 = ...
def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha)