plt.plot(x,y) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) 1...
ax.plot(xdata,plot_data,"b-") ax.set_xticks(range(len(labels))) ax.set_xticklabels(labels) ax.set_yticks([1.4,1.6,1.8]) # grow the y axis down by0.05ax.set_ylim(1.35,1.8) # expand the x axis by0.5at two ends ax.set_xlim(-0.5,len(labels)-0.5) plt.show() 设置4:移动刻度...
directly to *x*, *y*. A separate data set will be drawn for every column. Example: an array ``a`` where the first column represents the *x* values and the other columns are the *y* columns:: >>> plot(a[0], a[1:]) - The third way is to specify multiple sets of *[x]*...
import matplotlib.pyplot as plt def plot(fs, dpi_set): plt.figure(figsize=fs, dpi=dpi_set) plt.title("size:{}, dpi:{}".format(fs, dpi)) plt.plot([0, 1, 2, 3], [3, 4, 2, 5]) plt.savefig(str(fs) + "-" + str(dpi_set) + ".png") if __name__ == "__main__"...
6)) axes = plt.axes() axes.set_xlim([4, 8]) axes.set_ylim([-0.5, 2.5]) plt.plot...
本文主要讲述python主流绘图工具库的使用,包括matplotlib、seraborn、proplot、SciencePlots。以下为本文目录: 2.1 Matplotlib2.1.1 设置轴比例2.1.2 多图绘制2.2 Seaborn2.2.1 lmplot2.2.2 histplot2.2.3 violi…
plot 显示中文字符 pyplot并不默认支持中文显示,需要rcParams修改字体来实现 rcParams的属性: ‘font.family’ 用于显示字体的名字 ‘font.style’ 字体风格,正常’normal’ 或斜体’italic’ ‘font.size’ 字体大小,整数字号或者’large’ ‘x-small’
plt.title() → ax.set_title() 在面向对象接口中,与其逐个调用上面的方法来设置属性,更常见的使用ax.set()方法来一次性设置所有的属性: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0,10), ylim=(-2,2), xlabel='x', ylabel='sin(x)', ...
plt.plot(x, np.sin(x -1), color='g')# 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk) plt.plot(x, np.sin(x -2), color='0.75')# 介于0-1之间的灰阶值 plt.plot(x, np.sin(x -3), color='#FFDD44')# 16进制的RRGGBB值 plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值...
16 ax.set_xlabel('X轴') 17 ax.set_ylabel('Y轴') 18 19 # 显示图表 20 plt.show() 看,是不是很简单?我们只需要准备数据,然后调用plt.subplots()创建一个Figure和Axes,再用ax.plot()方法绘制折线图,最后调用plt.show()显示图表,就完成了一个简单的折线图绘制!