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.
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...
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...
plt.show() 输出结果如下: plt.title() matplotlib.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') ...
在Matplotlib中,可以通过调用set_title方法设置标题的位置,通过调用set_xlabel和set_ylabel方法设置x轴和y轴标签的位置。 import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个示例图表 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 设置标题位置 plt.title('Example Plot', loc='left') # 可选值有'center'...
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...
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)'...
plt.plot(a,b,'g--')#绿色并且虚线plt.show() 绘制多条曲线 #plot函数绘制多条曲线标题:settitlex轴: setxlabely轴: setylabel 只需要依次指定每组(两两)线条的x、y坐标即可 #一个图像中绘制多个线条a=[1,2,3] b=[4,5,8] c=[7,8,6] ...
ax.title.set_text('电影') ax.set_xlabel('总票房(亿元)') ax.set_ylabel('电影名称') ax.set_yticks(y_data) ax.set_yticklabels(labels) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. ...