坐标轴范围:确保ax.set_box_aspect()或手动设置xlim/ylim/zlim以避免图形变形。ax.set_box_aspect([1, 1, 1]) # 等比例显示 性能优化:对于复杂图形(如大数据量的plot_surface),动态调整视角可能较慢。 交互模式:在 Jupyter Notebook 中,使用%matplotlib note...
Axes.set_autoscaley_on设置是否在绘图命令上应用y轴的自动缩放 Axes.get_autoscaley_on获取是否在绘图命令上应用了y轴的自动缩放 长宽比(Aspect ratio) Axes.apply_aspect为指定的数据宽高比调整轴。 Axes.set_aspect设置轴缩放的方面, Axes.get_aspect Axes.set_box_aspect设置轴框纵横比。 Axes.get_box_aspe...
3)ax.set_aspect('equal',adjustable='box')plt.xlabel("x")plt.ylabel("sinx")plt.show()...
ax.set_box_aspect((2., 1.5, 1.2)) 将x轴,y轴和z轴的长宽比更改为 2:1.5:1.2 。应用上面的代码后,将得到一个图,如图39 所示: 3D线形图(3D plotline) 3D线形图如 图40 所示: 生成 图40 的代码如下: N = 100 np.random.seed(124) xline = np.linspace(0, 15, N) yline = np.sin...
# Option 2: aspect ratio 1:1:1 in view spaceax.set_box_aspect((1,1,1)) 我发现 Option 1 效果更好,ptp 是 peak to peak 的意思,返回是 Range of values (maximum - minimum) along an axis. 这是正确的比例。 如果我希望画的这个图能大一些的话,只需指定fig = plt.figure(figsize=(8, 6...
- 如果你的轴域不保留高宽比(见set_aspect ()),它将看起来像一个椭圆。 使用平移/缩放工具移动,或手动更改数据的xlim和ylim,你将看到数据移动,但圆将保持固定,因为它不在数据坐标中,并且将始终保持在轴域的中心 。 混合变换 在数据与轴域坐标混合的混合坐标空间中绘制是非常实用的,例如创建一个水平跨度,突出...
ax1.set_aspect(aspect = 'equal') 绘制订单等级饼图 ax1.pie(x = Class_Percent.values, labels = Class_Percent.index, autopct = '%.1f%%') 添加标题 ax1.set_title('各等级订单比例') 设置第二个子图的布局 ax2 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,1)) ...
axes.get_data_ratio() 获取原始绘图数据的比率,倒数的值传递给 set_aspect()。 axes.set_aspect(1.0/(axes.get_data_ratio()), adjustable='box') 1. 改变横纵比相等 效果展示 4 画图占满整个画图,无白边 w=image_array[z,...].shape[0] ...
您可以使用以下代码对其进行测试:from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.gca(projection='3d')ax.set_aspect('equal')X = np.random.rand(100)*10+5Y = np.random.rand(100)*5+2.5Z = np....
set_aspect(aspect='equal')ax4.pie(x=counts, colors=color, pctdistance=0.9, startangle=45, autopct='%.1f%%', )ax4.pie(x_, radius=0.65, colors="w") # 小的空白圆填充ax4.set_title('不同技术等级的运动员人数占比图')# 调整图例位置plt.legend(skill, bbox_to_anchor=(0.9, ...