plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], color=text_color, marker='o', linestyle='-')plt.gca().set_facecolor(background_color) # 设置绘图区背景颜色 plt.title('确保足够的对比度', color=text_color)plt.xlabel('X轴', color=text_color)plt.ylabel('Y轴', color=text_color)plt.show()以...
10)*100# 创建图形和子图fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制热图im=ax.imshow(data,cmap='viridis')# 添加colorbarcbar=plt.colorbar(im)# 设置刻度位置cbar.set_ticks([20,40,60,80])# 设置标题plt.title('Colorbar with custom ticks - how2matplotlib.com')# 显示图形plt.show()...
cmap='plasma')plt.colorbar(im1,ax=ax1,orientation='horizontal',pad=0.2)plt.colorbar(im2,ax=ax2,orientation='horizontal',pad=0.2)ax1.set_title('How to Matplotlib: Subplot 1 - how2matplotlib.com')
fcb2 = mpl.colorbar.ColorbarBase(norm=mpl.colors.Normalize(clip=False), cmap=mpl.cm.get_cmap('Paired'),ax=ax2) fcb3 = mpl.colorbar.ColorbarBase(norm=mpl.colors.NoNorm(), cmap=mpl.cm.get_cmap('Paired'),ax=ax3) #下面演示了ColorbarBase类的两个重要方法 fcb1.set_label('Colorbar_l...
ax.set_yticks(np.linspace(0,1,8)) ax.set_yticklabels( ('0.60', '0.65', '0.70', '0.75', '0.80','0.85','0.90','0.95')) #显示colorbar cbar = plt.colorbar(gci) cbar.set_label('$T_B(K)$',fontdict=font) cbar.set_ticks(np.linspace(160,300,8)) ...
plt.setp(ytl_obj, color="r") #set the color of yticks to red plt.setp(plt.getp(axes_obj, 'xticklabels'), color='r') #xticklabels: same color_bar = plt.colorbar() #this one is a little bit cbytick_obj = plt.getp(color_bar.ax.axes, 'yticklabels') #tricky plt.setp...
ax.set_title('Voltage vs. time chart', color='0.7')#灰度字符串 ax.plot(t, s, 'xkcd:crimson') ax.plot(t, .7*s, color='C4', linestyle='--')#CN颜色选择 ax.tick_params(labelcolor='tab:orange') 1. 2. 3. 4. 5. 6.
bar()中,theta确定饼片的角度,radii确定饼片的半径,颜色由color确定,饼片的半径起点由bottom确定,为0.0。 颜色映射表 Matplotlib提供很多颜色映射表,可以通过matplotlib.cm.register_cmap()函数将新的颜色映射表添加到matplotlib中;可以通过matplotlib.pyplot.colormaps()函数获得全部可用的颜色映射表;可以在image、pcolor...
plt.title() → ax.set_title() 在面向对象接口中,与其逐个调用上面的方法来设置属性,更常见的使用ax.set()方法来一次性设置所有的属性: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0,10), ylim=(-2,2), xlabel='x', ylabel='sin(x)', ...
cb = plt.colorbar cb.set_label('counts in bin') 类似plt.hist,plt.hist2d有许多额外的参数来调整分桶计算和图表展示,可以通过文档了解更多信息。而且,plt.hist有np.histogram,plt.hist2d也有其对应的函数np.histogram2d。如下例: counts, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=30) ...