在Matplotlib中,我们可以使用ax.invert_xaxis()方法或设置xlim来实现这一目的。 2.1 使用ax.invert_xaxis()方法 这是最简单直接的方法,只需要在绘图后调用ax.invert_xaxis()即可。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 使用原始的 'viridis' 颜色映射plt.subplot(2,1,1)plt.scatter(x,y,c=y,cmap='viridis')plt.colorbar(label='sin(x)')plt.title('Original Viridis Colormap - how2matplotlib.com')# 使用反转的 'viridis...
base_plot = (ggplot(new_df, aes('weekday', 'monthweek', fill = 'pm2_5'))+ geom_tile(colour = 'white', size = 0.1)+ scale_fill_cmap(name = 'Value')+ geom_text(aes(label = 'day'), size = 8)+ facet_wrap('~month', nrow = 3)+ scale_y_reverse()+ xlab('Day')+ylab(...
# 导入Matplotlib的所有内容 from pylab import * # 创建一个 9*7 点阵图,并设置分辨率为80像素 figure(figsize=(9,7), dpi=80) # 创建一个新的 1*1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第1 块 subplot(1,1,1) X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) C, S = np.cos(X), np...
画布上可以创建多个绘图区域,因此画布fig内可以包含多个子图ax ;其中每一个子图拥有自己的数据data、标题title以及包括横轴xaxis和纵轴yaxis的坐标系;每个坐标轴包含单独的刻度tick和坐标轴标签label;刻度tick还可以拥有自己的刻度标签tick label,刻度标签tick label是根据实际需要,为刻度赋予的有意义名字。 2.1 matplotlib...
reverse() # 颜色顺序反转 # colors.reverse() # 为了美观,不显示画布的黑色边框 [axes.spines[loc_axis].set_visible(False) for loc_axis in ["top","bottom","left","right"]] # 添加大标题 plt.title("2021年各月份销售业绩(万元)",fontsize = 28,**HP) # 添加网格 # plt.grid(axis = "x...
import matplotlib.pyplot as plt#Plot a line graphplt.plot([5, 15])# Add labels and titleplt.title("Interactive Plot")plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")plt.show() Output: 3绘制带有标签和图例的多条线的折线图 import matplotlib.pyplot as plt#Plot a line graphplt.plot([5, 15]...
图例条目的顺序可以通过设置legend的reverse=True实现。Pcolormesh RGB颜色 pcolormesh方法现在可以处支持RGB(A) 表示的颜色。要指定颜色，数组格式为(M, N, [3, 4])。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np colors = np.linspace(0, 1, 90).reshape((5, 6, 3))plt.pcolormesh(colors)plt....
plt.plot(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果如下:(没有任何图表修饰元素,仅根据数据出图) 2.1.2 添加图形标记 核心参数:marker/markersize 这两个参数分别控制标记有无(样式)和大小尺寸 #控制标记以.显示 plt.plot(x,y,marker='.') ...
//zhajiman.github.io/post/matplotlib_colorbar/ 评论 In [27]: X, Y, Z = test_data() cmap = mpl.cm.viridis norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=100) levels = [10, 20, 40, 80] fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) for ax in axes: ax.axis('off') # ...