## to install the lastest release (from PyPI) #!pip install SciencePlots ## Install latex #!sudo apt-get install dvipng texlive-latex-extra texlive-fonts-recommended cm-super import matplotlib.pyplot as plt import scienceplots plt.style.use('science') import seaborn as sns import pandas as...
SciencePlots的使用非常简单,只需加一行命令即可,以下两种使用方式: plt.style.use('science') with plt.style.context('science'): xxx 这里推荐第一种方式。 首先我们来看没用SciencePlots的绘图,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import scienceplots import numpy as np plt.style.reload_library() ...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis([-1,11,-1.5,1.5]); 当然plt.axis()函数不仅能设置范围,还能像下面代码一样将坐标轴压缩到刚好足够绘制折线图像的大小: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设...
To use any of the styles temporarily, you can use: withplt.style.context('science'):plt.figure()plt.plot(x,y)plt.show() Examples The basicsciencestyle is shown below: It can be cascaded with other styles to fine-tune the appearance. For example, thescience+notebookstyles (intended for...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 2. 3. plt.style.use('default') plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) 1. 2. plt.style.use('ggplot') plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) 1. 2. print(plt.style.available) ...
import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np 对于所有的 Matplotlib 图表来说,我们都需要从创建图形和维度开始。图形和维度可以使用下面代码进行最简形式的创建: fig = plt.figure() ax = plt.axes()
plt.style.use('classic')importnumpyasnp%matplotlib inline x=np.random.randn(1000)plt.hist(x); 我们可以手动调整它,使其看上去好看一些: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 使用灰色背景 ax=plt.axes(axisbg='#E6E6E6')ax.set_axisbelow(True)# 绘制白色实网格线draw solid white...
plt.style.use('seaborn-whitegrid') importnumpyasnp 对于所有的 Matplotlib 图表来说,我们都需要从创建图形和维度开始。图形和维度可以使用下面代码进行最简形式的创建: fig = plt.figure ax = plt.axes 在Matplotlib 中,图形(类 plt.Figure 的一个实例)可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的...
plt.style.use('cyberpunk') plt.figure(figsize=(8,8)) # 折线图 plt.plot(x, y, marker='o') plt.plot(x, y2, marker='o', c='lime') # 发光效果 mplcyberpunk.make_lines_glow # 坐标轴名称 plt.xlabel('X-Axis') plt.ylabel('Y-Axis') ...
plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np 1. 2. 3. 4. 对于所有的 Matplotlib 图表来说,我们都需要从创建图形和维度开始。图形和维度可以使用下面代码进行最简形式的创建: fig = plt.figure() ax = plt.axes() 1. 2. 在Matplotlib 中,图形(类plt.Figure的一个实例)可以被认为是一个包...