axinenumerate(axs.flat):ifi%2==0:ax.xaxis.set_label_position('top')ax.yaxis.set_label_position('right')ax.set_xlabel(f"X:{ax.xaxis.get_label_position()}")ax.set_ylabel(f"Y:{ax.yaxis.get_label_position()}")ax.set_title(f"Subplot{i+1}")plt.tight...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个简单的图表fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])# 设置x轴标签ax.set_xlabel('X Axis Label - how2matplotlib.com')# 获取x轴标签文本x_label=ax.xaxis.get_label_text()print(f"X轴标签文本:{x_label}")plt.show() Python...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 正式开始 1.1 plt和ax 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.的,两者到底有什么区别呢,画的图有什么不一样吗,我们先来用两种经常看到的方式实现一下。 plt. 代码语言:txt AI代码解释 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4)) plt.plot...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) # of...
使用plt.legend()添加图例,通常在绘图命令中使用 label 参数标识不同的数据系列。它可以帮助解释图表中的数据点或线条代表什么。常用参数如下, 使用示例: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 3, 5, 7, 11] ...
坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题(title)... 01 title设置 import matplotlib.pyplot as plt plt.title("title")#括号当中输入标题的名称 plt.show() 如果title...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 示例数据x = np.arange(0,100,1) y = np.random.rand(100) plt.plot(x, y)# 调整x轴标签的显示间隔和大小plt.tick_params(axis='x', which='major', length=5, labelsize=8, rotation=45)
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np 创建x和y数据 x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x) 绘制折线图 plt.plot(x, y)plt.title(‘Simple Line Plot’) # 添加标题plt.xlabel(‘X Axis Label’) # 添加x轴标签plt.ylabel(‘Y Axis Label’) # 添加y轴标签plt.legend() #...
plt.ylabel("y - label") plt.plot(x,y) plt.grid() plt.show() 显示结果如下: 以下实例添加一个简单的网格线,axis 参数使用 x,设置 x 轴方向显示网格线: 实例 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt x=np.array([1,2,3,4]) y=np.array([1,4,9,16]) ...
python matplotlib制图label的位置 matplotlib设置legend 一、Legend 图例 添加图例 matplotlib 中的 legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. 上次我们了解到关于坐标轴设置方面的一些内容,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt...