fig,ax=plt.subplots 是对象式编程,这里 plt.subplots 是返回一个元组,包含了figure对象(控制总体图形大小)和axes对象(控制绘图,坐标之类的)。此外 fig.add_subplot 也是相同的道理。 进行对象式绘图,首先是要通过 plt.subplots 将figure类和axes类实例化也就是代码中的 fig,ax ,然后通过fig调整整体图片大小,通过...
1.1.1**(一)第一步:创建并定义一个"画板"**(你将要在你定义的画板上面进行画图操作). fig=plt.figure()#定义一张画板命名为fig 1. 在plt.figure()括号里面还有一些参数 例如: huaban=plt.figure(figsize=(6,10),facecolor='b',dpi=500) #figsize是调整你的图像的比例大小,上面所示就是:长/宽=6/10...
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(4,4)) ax = fig.add_subplot(111) ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['right'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position...
ax.yaxis.set_ticks_position('right') ax.yaxis.set_label_position('right') 使用plt.show()画图 plt.show() 所有代码 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.linspace(-1, 1, 10) y1= 2*x y2= x*x plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color="blue", lines...
1.2 figure的常用设置 1.2.1 set方法通用设置 创建figure时的各个参数基本都可以通过figure实例对象中对应的对应的set方法进行修改,例如set_facecolor()用来设置前景色,set_size_inches()用来设置大小等。 设置前景色: fig = plt.figure(figsize=(4,2)) ...
fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) ax = fig.add_subplot(111) ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['right'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ...
x=np.linspace(0,10,100)functions=[np.sin,np.cos,np.tan,np.exp,np.log]plt.figure(figsize=(12,8))forfuncinfunctions:plt.plot(x,func(x),label=f'{func.__name__}(x) - how2matplotlib.com')plt.title('Multiple Mathematical Functions')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.legend(ncol=...
ax.spines['left'].set_position(('data',0)) # 设置标签 ax.set_title('y = x^2',fontsize=14,color='r') # 显示图像 plt.show() 首先一幅 Matplotlib 的图像组成部分介绍。 基本构成 在matplotlib 中,整个图像为一个 Figure 对象。在 Figure 对象中可以包含一个或者多个 Axes 对象。每个 Axes(ax...
set_position(('data', 0)) # 显示图形 plt.show() 运行结果 三 图例 Legend def figure7(): # 生成从-3到3的50个线性等分点 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义第一条线的 y 值,依据线性方程 y = 2x + 1 y1 = 2 * x + 1 # 定义第二条线的 y 值,依据方程 y = x^2 y...
ax2.set_title('ax2-标题') plt.show() (2)字体设置 from matplotlib.font_manager import FontProperties x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121) ...