plt.title(‘Interesting Graph’,fontsize=‘large’,fontweight=‘bold’) 设置字体大小与格式 plt.title(‘Interesting Graph’,color=‘blue’) 设置字体颜色 plt.title(‘Interesting Graph’,loc =‘left’) 设置字体位置 plt.title(‘Interesting Graph’,verticalalignment=‘bottom’) 设置垂直对齐方式 plt.t...
使用 set_title() 函数为 matplotlib 图形中的图例添加标题 此函数通常用于向轴添加图例。我们还可以使用...
') #bar graph ax[2].bar(center_table.index,center_table['num_orders'],alpha=0.7,color='orange',width=0.5) ax[2].set_xlabel('Center type') ax[2].set_ylabel('Number of orders') ax[2].set_title('Orders per center type') #show figure plt.tight_layout() plt.savefig('C:\\Us...
这可以通过set_title()方法的x和y参数来实现。 让我们看一个例子: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个 2x2 的子图网格fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(12,10))# 生成示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 调整每个子图标题的位置axs[0,0].plot(x,y)axs[0,0].set...
ax.set_title('title test',fontsize=12,color='r') plt.show() 2.annotate标注文字 (1)annotate语法说明 :annotate(s='str' ,xy=(x,y) ,xytext=(l1,l2) ,..) s 为注释文本内容 xy 为被注释的坐标点 xytext 为注释文字的坐标位置 xycoords 参数如下: ...
plt.title('Interesting Graph - Check it out')# 图名 plt.xlabel('Plot Number')# x轴标签 plt.ylabel('Important var')# y轴标签 plt.legend(loc='upper right') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. –> 输出的结果为:(这里可以通过fig这个变量保存创建的该图表对象,后面可以进行操作) ...
ax.set_title('Multiple Lines on a Graph') ax.set_xticks([0, 2.5, 5, 7.5, 10]) # 设置刻度位置 ax.set_xticklabels(['0', '2.5', '5', '7.5', '10']) # 设置刻度标签 ax.legend() # 显示图例 # 绘制第二条线 ax2 = ax.twinx() # 创建第二个坐标轴 ax2.plot(x, y2, label...
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(13, 3)) for ax, b in zip(axes, baseline): ax.stackplot(x, data, labels=labels, baseline=b) ax.set_xlim(0, 4) ax.set_xticks(x) ax.set_title(b) ax.legend() plt.show()
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # Create graph G = nx.path_graph(5) # Create subplots fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5)) # Plot original graph axs[0].set_title('Original Graph') nx.draw(G, ax=axs[0]) # Plot modified graph axs...
如果要在刻度位置显示特定字符串,可以使用set_xticklabels和set_yticklabels方法。 x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)y = np.sin(x) * np.exp(-x**2/20)fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(12, 3))axes[0].plot(x, y, lw=2)axes[0].set_title("default ticks"...