# plt.grid(True)plt.grid(False)# Legendforthe plot.plt.legend()# Saving the figure on disk.'dpi'and'quality'can be adjusted according to the required image quality.plt.savefig('Line_plot.jpeg',dpi=400,quality=100)# Displays the plot.plt.show()# Clears the current figure contents.plt....
add_axes方法的第一个参数rect通过一个浮点数序列设置Axes的位置和大小,格式为(left,bottom,width,height),值均为0.~1.的相对于Figure的宽和高的比例。add_subplot方法的前三个参数分别设置区间划分的行数、列数、以及子图的索引,例如2,3,5表示将Figure划分为2行3列,在其中第5个区间上添加子图;前三个参数可...
在使用matplotlib中的3D图像之前,我们首先需要创建Axes3D类。3D坐标轴和2D坐标轴创建的方法一样;或者更方便的方法是,在add_axes或者add_subplot中采用projection='3d'关键字参数。 In [63]: from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D 曲面图 In [64]: fig = plt.figure(figsize=(14,6)) # `ax` ...
# Save figureusing72dotsperinch # savefig("exercice_2.png",dpi=72) #Showresultonscreenshow() 更改色彩和线宽 首先,我们想要余弦是蓝色而正弦是红色,它们的线条都稍厚一点。我们将也稍微更改图片大小来使它更宽一点。 figure(figsize=(10,6), dpi=80) plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, line...
而且save要在show之前,因为show完之后会自动更新另一个figure,这个时候再保存就会保存一张空白的图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50) y2 = x**2 plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2,color = "red",linewidth=4.0,linestyle="--") ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 创建图形和轴fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 生成网格数据x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 绘制曲面图surface...
Axes:它是Figure的一个子区域,用于绘制具体的图表,比如折线图、柱状图等。你可以把Axes想象成画布上的一个“小框”,里面放着你的图表。一个Figure可以有多个Axes,就像一张纸上可以画多个小图一样。 Artist:它是Matplotlib中的一个基类,几乎所有的图形元素(比如线条、文本、形状等)都是从Artist派生出来的。你可以...
plt.figure(figsize=(10,6))# 设置图表的大小 # 绘制散点图 plt.scatter(x,y1,label='Random Data',c=colors,s=sizes,alpha=0.7,cmap='viridis')plt.scatter(x,y2,label='Trendline Data',c='red',marker='x',s=50,alpha=0.7)# 添加标题和标签 ...
>>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) >>> z = np.linspace(-2, 2, 100) >>> r = z ** 2 + 1 >>> x = r * np.sin(theta) >>> y = r * np.cos(theta) ...
1.基础用法(figure,plot,show) plt.figure:定义一个figure图像窗口,可以有很多小图片 plt.plot:绘制曲线 plt.show:显示图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 2. x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 ...