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...
matplotlib 的 subplot, axes and axis fig = plt.figure('多图', (10, 10), dpi=80)#第一个指定窗口名称,第二个指定图片大小,创建一个figure对象plt.subplot(222)#2*2的第二个plt.axis([0, 6, 0, 20])#指定坐标轴范围t = np.arange(0, 5, 0.2) plt.plot(t, t,'r--', t, t**2,'bs...
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(...
#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 ...
plot(x,y,‘格式’) plot(x1,y1,‘格式1’,x2,y2,‘格式2’ …… xn,yn,“格式n”) ② 参数说明 3)演示说明 ① 绘制一个点 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...
ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)') ...
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...
第二:至少有两个不同y-axis的图: fig, ax = plt.subplots() ax2 = ax.twinx() ax.plot(df.index,df.a,'-b') ax2.plot(df.index,df.c,'-g') 但我所有的尝试都失败了。有人有解决办法吗? 为每个子批次设置两个轴。 ax0 = plt.subplot(1,2,1) ...