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
fig,ax=plt.subplots()ax.set_xlabel('X轴 - how2matplotlib.com')ax.set_ylabel('Y轴 - how2matplotlib.com')# 调整x轴标签位置ax.xaxis.set_label_coords(0.5,-0.1)# 调整y轴标签位置ax.yaxis.set_label_coords(-0.1,0.5)plt.title('使用set_label_coords()调整标签位置 - how2matplotlib.com')pl...
8,10]# 创建图表fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,marker='o')# 设置 X 轴刻度标签字体大小ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=18)# 添加标题和标签ax.set_title('How2Matplotlib.com - X Axis Font Size using xaxis',fontsize=16)ax.set_xlabel('X Axis',fontsize=12)ax.se...
ax.plot(dates, y)# 格式化x轴日期标签ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))# 设置日期格式ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())# 自动定位标签位置fig.autofmt_xdate()# 自动旋转日期标签以避免重叠plt.show() 使用plt.locator_params()调整标签密度: 你可以...
ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fontdict=dict( size=8, family="Times New Roman", weight="bold") )图的Title 和label 图标题在Matplotlib中称为suptitle。默认情况下,它是一个标题,在最上面的子标题中间对齐,字体大小比普通的子标题大。
当然坐标轴是ax级别的元素,也可以通过ax进行设置,方法是ax.set_xticks、ax.set_xticks、ax.set_xticklabels和ax.set_yticklabels进行设置,区别在于一个生成数字刻度,一个生成文字刻度。和plt设置的不同在于,这个会根据图表省略一些刻度值,已满足图表的美观要求。建议用第一种。
ax1.set_ylabel('Y Axis 1') ax1.legend() # 创建一个新的轴(Axes对象),并将其分配给第二个子图 ax2 = ax1.twinx() # 在第二个子图上绘制第二条折线(数据系列2) ax2.plot(x2, y2, label='cos(x)') ax2.set_ylabel('Y Axis 2') ax2.legend() 最后,我们可以显示图表并保存为文件。您...
用 .set_xlabel('temp',fontsize=18,labelpad = 12.5)，可能可以满足你的要求，然后可以用 subplots...
set_xlabel & set_ylabel:在Axes对象上设置轴标签。 ax.set_xlabel('X Axis Label') ax.set_ylabel('Y Axis Label') set_xlim & set_ylim:在Axes对象上定制轴范围。 ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(-1,1) set_xticks & set_yticks:在Axes对象上指定刻度。
matplotlib.text.Text实例具有多种属性,可以通过 set_title、set_xlabel、text 等的关键字参数进行配置。 alpha,不透明度,float backgroundcolor,背景颜色,any matplotlibcolor bbox,矩形框属性,Rectangle clip_box,一个 matplotlib.transform.Bbox 实例 clip_on,裁剪开关,bool ...