使用Python Matplotlib更改直方图的X轴范围 参考:change the histogram plot x range python matplotlib Matplotlib是Python的一个绘图库,它包含了大量的工具,可以帮助我们创建各种图形和图表。在本文中,我们将详细介绍如何使用Matplotlib更改直方图的X轴范围。这是一个非常实用的技
比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码: x = range(10) # 横轴的数据 y= [i*iforiinx] # 纵轴的数据 pl.plot(x, y) # 调用pylab的plot函数绘制曲线 pl.show() # 显示绘制出的图 可以看到,要显示一个图非常简单,只要有了两个list作为输入数据,先后调用plot和show函数就可以了。一定要记得只...
箱线图,又称箱形图 (boxplot) 或盒式图,不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表,只是数据大小、占比、趋势等等的呈现,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量,因此,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异(需在箱线图中加入均值点),还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,**kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y)); 可选参数fmt是定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)的便捷方式; #简单示例:plot(x,y)#默认的基本格式为"b-"p...
fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(2,1,1)ax2=fig.add_subplot(2,1,2)ax1.plot(range(10))ax2.plot(x,y)plt.show() 在这段代码当中我们先创建了一个figure对象,然后再通过这个figure对象创建了两个subplot对象。最后我们对于每一个subplot对象单独绘制,这样整个过程更加得顺滑,和我们理解的面向对象的...
alpha=0.6) plt.plot(x, y2, label="数学", c="b", ls="-", marker="o", mfc="w", ms=10, alpha=0.6) plt.plot(x, y3, label="英语", c="r", ls=":", marker=">", mfc="b", ms=10, alpha=0.6) # 设置Y轴坐标刻度 plt.yticks(range(0, 111, 10)) # 设置标签 plt.xlabe...
1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label) 其中,参数x,y分别表示x轴和y轴的数据;color表示折线图的颜色 上面的颜色参数值是颜色缩写代码,color参数值除了用颜色缩写代码表示,还可以用标准颜色名称、...
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) ...
plt.plot(x,y) #设置x轴的刻度,参数是列表,这里把上面定义的x传进来 plt.xticks(x) #同理,设置Y轴的刻度就是yticks,这里设置的刻度是y的最小值和y的最大值 plt.yticks(range(min(y),max(y)+1)) #保存图片,参数为路径 plt.savefig("./test1.png") ...
plot(X,S) plt.show() 默认配置的具体内容[源码文件] 下面的代码中,我们展现了 matplotlib 的默认配置并辅以注释说明,这部分配置包含了有关绘图样式的所有配置。代码中的配置与默认配置完全相同,你可以在交互模式中修改其中的值来观察效果。 # 导入 matplotlib 的所有内容(nympy 可以用 np 这个名字来使用) from ...