我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。 import
import matplotlib.pyplot as plt # 创建两个子图 fig, axs = plt.subplots(2) # 在第一个子图上分配xlabel axs[0].set_xlabel('X Label for Subplot 1') # 在第二个子图上分配xlabel axs[1].set_xlabel('X Label for Subplot 2') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中,我们使用subplots()方法创...
ymax=15) plt.plot(x,y) plt.show()8、可视化：坐标系边框显示和颜色设置import matplotlib.pyplot ...
ax.spines['left'].set_position(('data',0)) # 利用axes对象设置轴线的显示范围,与plt.xlim(-1,2)和plt.ylim(-2,3)的作用相同 ax.set_xlim(-1,2) ax.set_ylim(-2,3) # 利用axes对象设置坐标轴的标签 ax.set_xlabel('x data') ax.set_ylabel('y data') # 设置坐标轴上的数字显示的位置,...
importmatplotlib.pyplotasplt#设置图片大小plt.figure(figsize=(10,6))bwith=1#边框宽度设置为2ax=plt...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))ax1.plot(x,y,label='y = e^x')ax1.set_title('X-axis grid only - how2matplotlib.com')ax1.set_xlabel('X-axis')ax1.set_ylabel('Y-axis')ax1.grid...
1. 使用set_xticks()和set_yticks()方法 最直接的方法是使用set_xticks()和set_yticks()方法来设置x轴和y轴的刻度位置。这些方法允许我们明确指定我们想要显示的刻度位置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6)...
import matplotlib.pyplot as plt x = [1,3,5,7] y = [4,9,6,8] # 创建figure,axes,并用axes画图 figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(1,1,1) axes.plot(x,y,'o-r') # x轴标签 # 扩展参数:Text属性参数 axes.set_xlabel(xlabel='this is the x axis', ...
plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('评分') plt.show() 3. 绘制直方图 利用直方图查看运动员的年龄(Age)分布 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl ages = list(pd.read_csv('soccer.csv', encoding='gbk')['Age']) ...
与pyplot相同的是,可以直接使用pyplot画图,添加label,等,也可以是使用p1来做这些事情。 与pyplot不同的是,有一些函数的名字不太一样,添加坐标轴的标注的函数为set_xlabel和set_ylabel, 添加标题set_title,只是给子图添加标题,由于pyplot是一个有状态的对象,所以pyplot.title也是给当前子图添加标题, ...