Axes是实际绘图区域,而Figure则是包含所有Axes、标题、标签等元素的容器。 在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符,输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。返回数组包含ncols=2个元素的nrows=2个列表。每个元素都引用一个子图。 import matplotlib.pyplot as plt fig, ...
importmatplotlib.pyplotasplt# 示例数据categories=['A','B','C','D']values=[0.23,0.45,0.56,0.78]# 这些值将被转换为百分数# 创建一个figure和axesfig,ax=plt.subplots()# 绘制柱状图bars=ax.bar(categories,values)# 为每个柱子添加标签,将值转换为百分数ax.bar_label(bars,labels=[f'{val*100:.2f}...
Axes是实际绘图区域,而Figure则是包含所有Axes、标题、标签等元素的容器。 在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符,输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。返回数组包含ncols=2个元素的nrows=2个列表。每个元素都引用一个子图。 import matplotlib.pyplot as plt fig, ...
Axes是实际绘图区域,而Figure则是包含所有Axes、标题、标签等元素的容器。 在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符,输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。返回数组包含ncols=2个元素的nrows=2个列表。每个元素都引用一个子图。 import matplotlib.pyplot as plt fig, ...
Axes类可以设置图片(或子图)中相关属性:绘图数据、坐标轴刻度/标签、标题、图例等。它是Python操作绘图的主要接口。Matplotlib定义了一个axes类(轴域类),在一个给定的画布(figure)中可以包含多个axes对象,但是同一个axes对象只能在一个画布中使用。比如,2D绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是3D绘图区域,则...
import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(1, 10, 1024) plt.yscale('log') plt.plot(x, x, c = 'c', lw = 2., label = r'$f(x)=x$') plt.plot(x, 10 ** x, c = 'y', ls = '--', lw = 2., label = r'$f(x)=e^x$') ...
在使用Matplotlib绘制图形时,其中有两个最为常用的场景。一个是画点,一个是画线。pyplot基本方法的使用如下表。 1. 绘制直线 在使用Matplotlib绘制线性图时,其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中,使用Matplotlib绘制了一个简单的直线。具体实现过程如下: ...
图例的label:描述由key表示的handle的文本。 二、调用 legend import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams.update({ 'font.family':'STSong', 'mathtext.fontset':'stix', 'figure.dpi':100 }) 1.legend(handles, labels) ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y,label='sin(x)')plt.title('Sine Function')plt.xlabel('x values')plt.ylabel('y values')plt.legend()plt.show() 1. 2. 3. 4. 5.
标签(Label):指坐标轴上的文字说明,通常用来描述轴代表的含义。 刻度(Tick):指坐标轴上的刻度线和对应的数值。 在Matplotlib中,我们可以通过多种方法来调整这些元素的位置。 2. 设置坐标轴标签 首先,让我们看看如何设置坐标轴的标签。 importmatplotlib.pyplotasplt ...