importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[3,6,7,9,2]# 实例化两个子图(1,2)表示1行2列fig,ax=plt.subplots(1,2)ax[0].plot(x,y,label='trend')ax[1].plot(x,y,color='cyan')ax[0].set_title('title 1')ax[1].set_title('title 2') plt.title() importmatplotlib.pyplotas...
使用ax.set_title("Title"),为每个子图设置单独的标题,其中ax是一个Axes对象。 fig,axs=plt.subplots(2,1)x=[1,2,3,4,5]y1=[2,4,6,8,10]y2=[1,3,5,7,9]axs[0].plot(x,y1)axs[0].set_title("Plot 1")axs[1].plot(x,y2)axs[1].set_title("Plot 2")plt.tight_layout()plt.sho...
在Matplotlib 中,设置坐标轴标题主要通过set_title方法实现。下面是一个基本的示例,展示如何为图表添加标题。 importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])ax.set_title("Basic Plot - how2matplotlib.com")plt.show() Python Copy Output: 2. 自定义标题...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的图表 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 设置x轴标签为"Horizontal Axis" plt.xlabel('Horizontal Axis') # 设置y轴标签为"Vertical Axis" plt.ylabel('Vertical Axis') plt.show() 2. 图表添加标题 set_title()方法用于为图表添加标题...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个包含两个子图的图形fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))# 在第一个子图中绘制正弦曲线x=np.linspace(0,2*np.pi,100)ax1.plot(x,np.sin(x))ax1.set_title('Sine Curve - how2matplotlib.com')# 在第二个子图中绘制余弦曲线ax...
line.set_visible(False) ax.grid(True) plt.show() 最终图像形式如下: 当然最合理的方式是采用注释的形式,比如: 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# Plot a sinc functiondelta=2.0x=np.linspace(-10,10,100) ...
ax1.plot(range(10)) ax2.plot(x, y) plt.show() 这里的每一个ax都是一个subplot的对象,也就代表着每一个子图。所以我们要为子图设置title的话,那么显然应该通过subplot对象,也就是操作这里的ax变量来进行。这里我们用到的api不再是title,而是set_title。我也不知道为什么要起不一样的名字,可能是为了区分...
plt.ylim() -> ax.set_ylim() plt.title() -> ax.set_title() 在面向对象接口画图的时候,不需要单独调用这些函数,使用ax.set()方法一次性设置即可: x = np.linspace(0,10,100) ax = plt.axes() ax.plot(x,np.sin(x)) ax.set(xlim=(0,10),ylim=(-2,2),xlabel='x',ylabel='sin(x)'...
将绘制的直线坐标传递给函数plot()。 通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 ...
在Matplotlib中,set_title和set_ylabel等函数可以将字体、字体大小和字体粗细作为参数或作为一个名为fontdict的字典。 ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fontdict=dict( size=8, family="Times New Roman", weight="bold") )图的Title 和label ...