importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个 9x7 英寸的图形和一组轴fig,ax=plt.subplots(figsize=(9,7))x=np.linspace(0,10,100)y=np.tan(x)ax.plot(x,y)ax.set_title('Figure size with subplots() - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel('Y-axis')plt.sh...
#figure.dpi : 80 # 视图窗口 每英寸点数 #figure.facecolor : 0.75 # 视图窗口颜色; 0.75是使用灰度值 #figure.edgecolor : white # 视图窗口边的颜色 # 视图窗口的子视图参数. 所有的大小都是视图窗口大小的几分之几 #figure.subplot.left : 0.125 # 左部子视图 #figure.subplot.right : 0.9 # 右部子...
Matplotlib 里的常用类的包含关系为Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域,可以理解为子图。 可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表,它的调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) subplot将整个绘图区域等分为num...
如果需要同时绘制多幅图表,可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号,如果序号所指定的Figure对象已经存在,将不创建新的对象,而只是让它成为当前的Figure对象。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # 创建图表1 plt.figure(2) # 创建图表2 ax1 = plt.subplot(211) ...
matplotlib配置信息是从配置文件中读取的。在配置文件中可以为matplotlib几乎所有的属性指定永久有效的默认值。 1.查看配置 importmatplotlib matplotlib.rcParams 1. 2. 结果: RcParams({'_internal.classic_mode':False,'agg.path.chunksize':0,'animation.avconv_args':[],'animation.avconv_path':'avconv','animat...
ENmatplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt a=np.linspace(0,5,100)figure,axes=plt.subplots(2,2,constrained_layout=True)axes[0,0].plot(x,np.exp(a))axes[0,1].plot(a,np.sin(a))axes[1,0].plot(a,np.cos(a))axes[1,1].plot(range(10))axes[0,0].set_title("s...
pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits 1. pl.ylim(0.0, 30.) 1. 1. 1. pl.show()# show the plot on the screen 1. 2.2.6 图例 Figure legends pl.legend((plot1, plot2), (’label1, label2’), 'best’, numpoints=1) 其中第三个参数表示图例放置的位置:'best’‘upper right’, ‘upp...
## 详见:https://matplotlib.org/api/figure_api.html#matplotlib.figure.Figure #figure.titlesize: large #图片标题的大小 (``Figure.suptitle()``) #figure.titleweight: normal #图片标题线宽 #figure.figsize: 6.4, 4.8 #图片大小(单位:英寸)
# Set y ticks plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 5, endpoint=True)) # Save figure using 72 dots per inch # plt.savefig("exercice_2.png", dpi=72) # Show result on screen plt.show() 1.4.2.3 改变颜色和线宽度 提示:文档 控制线属性 ...