3. 使用axis()函数同时设置X轴和Y轴范围 axis()函数提供了一种同时设置X轴和Y轴范围的便捷方法。 示例4:使用axis()函数设置范围 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=x**2plt.plot(x,y,label='x^2')plt.axis([0,8,0,50])plt.title('Setting both axes limits ...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='exp(x)')# 设置x轴主刻度间隔为1ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))# 设置y轴主刻度间隔为5000ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5000))ax.set_title('Using MultipleLocator - ho...
plt.plot(50,marker="D") 1. 结果如下: ② 绘制多个点 当只传入一组数据的时候,那么每个元素的下标相当于X轴横坐标,这一组数据中的每个值相当于Y轴的纵坐标。当传入两组数据,第一组数据相当于X轴横坐标,第二组数据相当于Y轴的纵坐标。 plt.subplot(121) plt.plot([8,2,9,15,-3],c="g"...
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x =range(1,13,1) y =range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() 参考文档:xtick...
#ax.plot() fig,ax=plt.subplots()# Create a figure containing a single axes. ax.plot(x,y)# Plot some data on the axes. plt.show() 结果是一样的,区别在于: (1)plt.plot()先生成一个figure画布,然后在这个画布上隐式生成的画图区域上画图 ...
plt.xticks(x,()) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于labels参数,我们可以赋予其任意其它的值,如人名,月份等等。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) plt.plot(x,y) ...
通常,多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。为避免这种情况,请将数据点稍微抖动,以便您可以直观地看到它们。使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5、计数图 (Counts Plot) 避免点重叠问题的另一个选择是增...
由于箱线图是对单个变量的可视化,其设置很简单。x_data 是变量的列表。Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图,因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 箱线图示例。 def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median...
plt.plot(x, y,'r') plt.xlim([-10, 10]) plt.show() fig.savefig('linshi.png')#保存figure 2 源自matplotlib subplot 子图 - Claroja - CSDN博客http://blog.csdn.net/claroja/article/details/70841382 如果不指定figure()的axes,figure(1)命令默认会被建立,同样的如果不指定subplot(numrows, numco...
matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y, color='blue', alpha=0.5) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('Scatter Plot of Random Data') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 显示图表 plt.show(...