x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y,label='sin(x)')plt.xlim(0,8)plt.ylim(-1.5,1.5)plt.title('How to set axis limits - how2matplotlib.com')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,我们首先创建了一个简单的正弦曲线。然后,我们使用plt.xlim(0, 8)将X...
调整Axis对象的scale(尺度)和limit(范围)以及ticks以及ticklabels By default Matplotlib displays data on the axis using a linear scale. Matplotlib also supports logarithmic scales, and other less common scales as well. Usually this can be done directly by using theset_xscaleorset_yscalemethods . The...
y,label='Sine wave from how2matplotlib.com')# 获取当前的x轴范围xmin,xmax=ax.get_xlim()# 使用limit_range_for_scale()调整范围new_xmin,new_xmax=ax.xaxis.limit_range_for_scale(xmin,xmax)# 设置新的x轴范围ax.set_xlim(new_xmin,new_xmax)ax.set_title('Using limit_ra...
pl.title('Plot of y vs. x')# give plot a title pl.xlabel('x axis')# make axis labels pl.ylabel('y axis') pl.xlim(0.0, 7.0)# set axis limits pl.ylim(0.0, 30.) pl.show()# show the plot on the screen 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
axis.grid() 网格线 ax.annotate() 添加注解 ax.text(x,y,s,kw) 添加文字参数:**此方法接受以下描述的参数: 刻度 ax.xaxis.set_major_locator() 设置主刻度线 ax.xaxis.set_minor_locator() 设置次要刻度线 ax.tick_params() 主刻度样式设置方法 ...
# set x,yaxis limit plt.xlim(0.0,4.0) plt.ylim(-3.0,3.0) # set axes labels plt.ylabel("y_axis") plt.xlabel("x_axis") # set x,yaxis grid # plt.grid(True,ls=":",color="r") # add a horizontal line across the axis
1.1 当调用ax.set_xlimit(x_min,x_max)以及ax.set_ylimit(y_min,y_max)时,即建立起了用户data坐标系。左下角坐标为(x_min,y_min),右上角坐标为(x_max,y_max)。 有时候你可能并没有显式调用.set_xlimit()以及.set_ylimit()。其实matplotlib会隐式调用它们来设置坐标轴的数据范围。
115000, cust,"New Customer")# Format the currencyformatter =FuncFormatter(currency)ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)# Hide the legendax.legend().set_visible(False)图表 目前，我们所做的所有改变都是针对单个图表。我们还能够在图像上添加多个表，使用不同的选项保存整个图像。如果我们确定要在同一个...
plt.plot([0,a[x].real],[0,a[x].imag],'ro-',label='python')limit=np.max(np.ceil(np.absolute(a))) #setlimitsforaxis plt.xlim((-limit,limit)) plt.ylim((-limit,limit)) plt.ylabel('Imaginary') plt.xlabel('Real') plt.show() ...
为了进一步展示该方法,我们还可以使用 plt.subplots() 函数可以定义图像尺寸,一般以英寸为单位。我们还可以使用 ax.legend().set_visible(False) 移除图例。 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 6)) top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name", ax=ax) ...