gca()#gca=get current axis ax.spines['right'].set_color('none')#边框属性设置为none 不显示 ax.spines['top'].set_color('none') plt.show() 调整移动坐标轴 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(...
second_plot.tick_params(left=False,bottom=False,labelbottom=False,labelsize=10,colors='k') second_plot.grid(color="none",zorder=0) second_plot.set_axisbelow(True) for spine in ['top','bottom','left','right']: second_plot.spines[spine].set_visible(False) #("#FFFFFF") y2 = artist...
plot(x, y1, color='tab:red') # Plot Line2 (Right Y Axis) ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis ax2.plot(x, y2, color='tab:blue') # Decorations # ax1 (left Y axis) ax1.set_xlabel('Year', fontsize=20) ax1.tick_params(axis='x', ...
Axis为坐标轴,Label为坐标轴标注。Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释。各个对象之间有下面的对象隶属关系: (yaxis同样有tick, label和tick label,没有画出) 尽管data是数据绘图的关键部分,也就是数据本身的图形化显示,但是必须和xaxis, yaxis, title一起,才能真正构成一个绘图区域axes。一个单纯的,无法读出刻度...
图是Matplotlib图的最外层容器。可以有单个或多个小区，称为斧，一个内图。这些轴均包含x和y轴，称为Axis。所述plt.subplots（）图返回图和轴。您可以提供如何在图形中显示轴作为功能的输入。这些将使用nrows和ncols参数进行调整。您甚至可以使用figsize参数来调整图形的大小。轴以列表形式返回。要绘制特定轴，可以...
plt.bar(x, y) plt.title("bar") # 2D data import numpy as np delta = 0.025 x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = Y**2 + X**2 plt.subplot(235) plt.contour(X,Y,Z) plt.colorbar() ...
# positions=[-.5,11.5,23.5,35.5,47.5]# ax.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(positions))#添加双y轴:使用Axes.twinx()方法绘制 second_plot=ax.twinx()#注意:这里必须要有,后面的图例才可以生成 line_plot,=second_plot.plot(np.arange(len(data_all_df)),data_all_df["line_data"].value...
bar(x,y1,color='b',label='y1数据')ax1.tick_params(axis='y')ax1.set_xticks(x)# 设置x...
plt.yticks(y,[r"first",r"second",r"thrid",r"fourth"])7) 设置边框颜色 # gca = 'get current axis'ax = plt.gca()# 将右边和上边的边框（脊）的颜色去掉 ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')8) 绑定x轴和y轴 ax.xaxis.set_ticks_position('...
fig,ax=plt.subplots()# 创建对数刻度的数据x=np.logspace(0,3,50)y=x**2# 绘制数据并设置对数刻度ax.loglog(x,y)# 获取x轴的次要刻度minor_ticks=ax.xaxis.get_minor_ticks()# 打印次要刻度的位置print("How2matplotlib.com - Minor tick positions:")fortickinminor_ticks[:10]:# 只...