yticks([]) # savefig('../figures/text_ex.png',dpi=48) plt.show() 更多参考 入门教程 Pyplot tutorial Image tutorial Text tutorial Artist tutorial Path tutorial Transforms tutorial Matplotlib 文档 用户指南 常见问题及回答 截屏 Numpy 文档 Numpy 教程 原文:http://www.loria.fr/~rougier/teaching/...
figures:存放实例代码生成的图片 scripts:存放实例代码 初级绘制 这一节中,我们将从简到繁:先尝试用默认配置在同一张图上绘制正弦和余弦函数图像,然后逐步美化它。 第一步,是取得正弦函数和余弦函数的值: from pylab import * X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), ...
numpy_function():利用 numpy 绘制函数图像 title_x_y_label():添加 x 和 y 标签 line_style_color():线型、颜色 save_figure():保存绘图 subplot_figure():子图 subplot_figure_complex():复杂一点的子图 multiple_figures():多图 plotting_explicit():显式绘图 drawing_text():添加文本 drawing_annotation()...
在调用figure方法时创建的,可以指定它的长宽(figsize)及分辨率(dpi),也可以指定背景颜色(facecolor)和标题(suptitle)。另外,当保存图形时,背景颜色将不会被使用,因为savefig函数也有一个faceccolor参数(默认为白色),它将覆盖您的图形背景颜色。如果不想要任何背景,可以在保存图形时指定transparent=True。 Axes轴 这是...
→ fig.savefig(”figure.pdf”, transparent=True) … clear a figure? → ax.clear() … close all figures? → plt.close(”all”) … remove ticks? → ax.set_xticks([]) … remove tick labels ? → ax.set_[xy]ticklabels([]) … rotate tick labels ? → ax.set_[xy]ticks(rotation=90...
(-3,3,3.5*n) y = np.linspace(-3,3,3.0*n) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z = f(X,Y) plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) plt.imshow(Z,interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower') plt.colorbar(shrink=.92) plt.xticks([]), plt.yticks([]) # savefig('../figures/...
state-machine 会自动和以用户无感的方式创建 Figures(图)对象 和 axes (轴域),以实现所需的绘图操作。 具体一点: plt.plot() 的第一个调用将自动创建 Figure 和 Axes 对象,以实现所需的绘图。对 plt.plot() 后续的调用会重复使用当前 Axes 对象,并每次添加一行。设置 title 标题、legend 图例等,都会使用当...
#plt.savefig('../figures/gridspec.png', dpi=64) show() 效果: 坐标轴axes 我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下: ...
Actually, this is documented in matplotlib.org tutorial Working with multiple figures and axes: If you are making lots of figures, you need to be aware of one more thing: the memory required for a figure is not completely released until the figure is explicitly closed with close. Deleting al...
源代码可从这里获得。图像在figures文件夹内,所有的脚本位于scripts文件夹。 所有的代码和材料以Creative Commons Attribution 3.0 United States License (CC-by)发布。 特别感谢Bill Wing和Christoph Deil的检查和校正。 引言 matplotlib大概是被使用最多的二维绘图Python包。它不仅提供一个非常快捷的用python可视化数据的...