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.
fig,ax=plt.subplots()# 生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 绘制曲线ax.plot(x,y,label='Sine wave from how2matplotlib.com')# 获取当前的x轴范围xmin,xmax=ax.get_xlim()# 使用limit_range_for_scale()调整范围new_xmin,new_xmax=ax.xaxis.limit_range_for_scale...
y) subs[1][2].plot(x, y) plt.show()6、可视化：自动调整子图设置import matplotlib.pyplot as ...
plt.ylim(-2,3)#限制y坐标轴的显示区间 ylimitplt.xlabel('I\'m x axis')#给x轴定义名称plt.ylabel('I\'m y axis')#给y轴定义名称#lw(linewidth)表示线的粗细,ls(linestyle)表示线的风格p1,=plt.plot(x,y,color='red',lw=2.0,ls='--')#直线虚线p2,=plt.plot(x,z,color='blue',lw=5.0,...
axis.grid() 网格线 ax.annotate() 添加注解 ax.text(x,y,s,kw) 添加文字参数:**此方法接受以下描述的参数: 刻度 ax.xaxis.set_major_locator() 设置主刻度线 ax.xaxis.set_minor_locator() 设置次要刻度线 ax.tick_params() 主刻度样式设置方法 ...
Series)41 使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形 (Plotting with different scales using secondary Y axis)42 带有误差带的时间序列 (Time Series with Error Bands)43 堆积面积图 (Stacked Area Chart)44 未堆积的面积图 (Area Chart UnStacked)45 日历热力图 (Calendar Heat Map)46 季节图 (Seasonal Plot) ...
· 使用plt.plot()绘制折线图及其他图形。所有绘图功能都需要数据,数据以参数形式提供。 · 使用plot.xlabel , plt.ylabel分别标记x轴和y轴。 · 使用plt.xticks , plt.yticks分别标记x轴和y轴观察点。 · 使用 plt.legend()表示观察变量。 · 使用plt.title()设置图片标题。
# set x,y_axis_limit ax.set_xlim(0,4) ax.set_ylim(0,2) # plot subplot ax.plot(x,y,c=(0.25,0.25,1.00),lw=2,zorder=10) # pair 0 # ax.plot(x,y,c=(0.25,0.25,1.00),lw=2,zorder=10) # pair 1 # set grid ax.grid(linestyle="-",linewidth=0.5,color='r',zorder=0) # ...
这里以二维图形为例，在 matplotlib 中的图形是由几个部分构成，如果想要更好的理解 matplotlib 模块，...
top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name")推荐使用 pandas 绘图的原因在于它是一种快速便捷地建立可视化原型的方式。自定义图表 如果你对该图表的重要部分都很满意，那么下一步就是对它执行自定义。一些自定义（如添加标题和标签）可以使用 pandas plot 函数轻松搞定。但是，你可能会发现自己需要在某个...