x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y1,label='Sin(x) - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y2,label='Cos(x) - how2matplotlib.com')plt.title('Sin and Cos Functions')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.legend()plt.show() Py...
plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='how2matplotlib.com')ax=plt.gca()# 设置x轴标签位置为顶部,并调整刻度线ax.xaxis.set_label_position('top')ax.xaxis.tick_top()ax.tick_params(axis='x',direction='in',pad=10)plt.xlabel('X Axis (how2...
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...
这里要说明一个什么问题呢,既然坐标轴和图像部分都是ax对象,那么通过ax肯定可以设置的,而plt控制着整个figure,因此通过plt也可以设置。二者有的时候有一点语法区别,一般plt是直接跟要设置的对象,比如设置x轴的标题名,你可以用plt.xlabel(),ax一般是加个set之后再跟要设置的对象,同样的问题,可以用ax.set_xlabel()...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置x轴位于图像y=0处 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置x轴坐标在左部 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置y轴位于图像x=0处 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) print(ax) plt.show() figure1:figure2: ...
pf1=plt.figure(1); plt.quiver(x,y,u,v,s,cmap='cividis'); plt.xlabel('x(um)', color='r', fontsize=20.0) plt.ylabel('y(um)', color='r', fontsize=20.0) plt.xlim(-1.0,1.0) ax=plt.gca() af=plt.gcf() ax.set_xticks([-1.0, -0.5, 0, 0.5, 1.0]) ...
ax2.set_position((xmin,ymin,xmax-xmin,ymax-xmin))# 添加旋转轴到画布中 fig.add_subplot(ax2) 还可以添加云朵君头像。分别添加到两个不同的画布上。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importimageioI=imageio.imread("../data/云朵君-01.png")defdo_plot(ax,I,transform):im=...
如果已经存在figure对象,可以通过以下代码设置尺寸大小: f.set_figheight(15)f.set_figwidth(15) 1. 2. .sublots()命令来创建新的figure对象, 可以通过设置figsize参数达到目的。 f,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(15,15)) 1. 设置2:刻度和标注特殊设置 ...
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 #facecolor是设置画板的背景颜色,一般颜色代码为英文的首字母 ...
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))