plt.plot(x_common, y2_interpolated, label='Low Density')```2. **设置相同刻度**：即使不进行...
1]# 提取数值数据fig,ax=plt.subplots()ax.plot(dates,values)# 调整刻度间隔ax.xaxis.set_major_l...
cax4.set_label('fraction [-]') ax5.plot(xs,ys) 情节是这样结束的: 虽然轴似乎是链接的(日期格式适用于所有轴),但它们的范围不同。 注意:两个左轴不得共享相同的x-axis。
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 - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X axis')ax.set_ylabel('Y axis')ax....
ax.plot(dates, y)# 格式化x轴日期标签ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))# 设置日期格式ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())# 自动定位标签位置fig.autofmt_xdate()# 自动旋转日期标签以避免重叠plt.show() ...
简单来说,axis为坐标轴,axes为画图的时候一个添加的子区域,figure为一个绘制图片的一个画布。具体区分如图所示。 ax,figure,plot的区别 ax如上所示,一般代表的是一个axes区域。即为figure上的一个子模块,但是一般用plt.plot()的时候是获取当前的axes进行使用的。
Axis类似于数轴对象,负责设置图形显示范围限制以及创建刻度线(ticks),和刻度标签(ticklabels)。 二、点线图绘制 使用matplotlib.pyplot.plot()可绘制点线图。 ① 若里面只有一个数组或列表时,则默认其为y轴数值,x轴则由[0,1,2,...]列表表示。 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnp ...
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100) y = np.sin(x) plt.figure() plt.plot(x,y) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi...
ax.plot(x, y) ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') ax.set_title('Your Chart Title') ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) ax.set_xticks([0,5,10]) ax.set_yticks([-1,0,1]) ax.grid(True) ...
混合坐标系:在一个 axis 上使用 data 坐标,在另一个上使用 axes 坐标系。 在混合 axes 和 data 坐标系的 blended 混合坐标系统中绘图非常有用,例如,创建一个水平跨距突出显示 y 数据的某些区域,但在x-axis轴上的跨距不受 x 数据的限制,移动和缩放等的影响。