在Matplotlib中,我们可以使用plt.axis('equal')函数来设置坐标轴的比例为相等。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.axis('equal')plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,我们使用plt.axis('equal')函数设置了坐...
1].axis('equal')axs[0,1].set_title('轴相等, 看起来像圆了',fontsize=10)axs[1,0].plot(3*np.cos(an),3*np.sin(an))axs[1,0].axis('equal')axs[1,0].set(xlim=(-3,3),ylim=(-3,3))axs[1,
axis('equal') #修正为正圆 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的 plt.show() 箱型图(boxplot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_subplot(212) np.random.seed(100) data = np.random.normal(size=1000, loc=...
③ 去掉坐标轴:plt.axis(“off”) plt.plot([2, 4, 8], [4, 7, 5], “b-o”) plt.axis(“off”) 结果如下: ④ 设置x轴和y轴每个单位长度大小一致:plt.axis(“equal”) plt.plot([2, 4, 8], [4, 7, 5], "b-o")plt.axis("off") 结果如下: 4、坐标轴标题、标签与图标题设置 1...
set_color('none') # 设置底部坐标轴线的位置(设置在y轴为0的位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线的位置(设置在x轴为0的位置) ax.axis('equal') # 保证图形是圆的 ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) plt.plot(x, (1-x**2)**0.5, color...
cos(x), lw=3, label='Cosine') #以3.14(数字)作为大刻度 # Set up grid, legend, and limits ax.grid(True) ax.legend(frameon=False) ax.axis('equal') ax.set_xlim(0, 3 * np.pi); ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator(plt....
ax.plot(x, np.cos(x), lw=3, label='Cosine')#设置网格ax.grid(True)#设置图例ax.legend(frameon=False)#设置坐标轴等距ax.axis('equal')#设置x坐标轴上下限ax.set_xlim(0,3* np.pi) #自定义坐标标签#使用美元符号$将LaTex字符串括起来,可以显示数学符号和公式:$\pi$defformat_func(value, tick_...
直接使用axis.set_ticks设置标签位置,使用axis.set_ticklabels设置标签格式:x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True) axs[0].plot(x1, y1) axs[1].plot(x1, y1) axs[1].x...
plt.axis('equal') # 确保饼图是圆形的 plt.show() 在上面的代码中,labels变量包含每个类别的标签,sizes变量包含每个类别的值(以百分比表示)。autopct参数用于在饼图的每个切片上显示百分比。plt.axis('equal')确保饼图是圆形的,而不是椭圆形的。最后,plt.show()用于显示图形。除了基本样式,你还可以自定义饼图...
当我为3d图形设置相等的长宽比时,z轴不会更改为“相等”。所以这: fig = pylab.figure() mesFig = fig.gca(projection='3d', adjustable='box') mesFig.axis('equal') mesFig.plot(xC, yC, zC, 'r.') mesFig.plot(xO, yO, zO, 'b.') pyplot.show() 给我以下内容: 在此处输入图片说明 显然...