参考:ax.set_title在数据可视化的过程中,图表的标题是帮助观众快速理解图表信息的重要元素。在 Python 的Matplotlib 库中,ax.set_title 方法用于设置图表的标题。本文将详细介绍如何使用 ax.set_title 方法,并通过多个示例展示如何在不同情况下设置和调整标题。
plt.plot(x,y) 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_tit...
plt.title(‘Interesting’,bbox=dict(facecolor=‘g’, edgecolor=‘blue’, alpha=0.65 )) 标题边框 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 6, 7, 9, 2] fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.plot(x, y, label='trend') ax.set_title('title test', fontsiz...
调整坐标轴范围:ax.set_xlim([最小值, 最大值])、ax.set_ylim([最小值, 最大值]),界限由你定,自由伸缩。 设置坐标轴刻度:ax.set_xticks([刻度列表])、ax.set_yticks([刻度列表]),刻度自由排,灵活调整。 自定义刻度标签:ax.set_xticklabels(['标签1', '标签2'])、ax.set_yticklabels(['标签1...
我们可以使用ax.set_title()方法为每个子图单独设置标题: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个 2x2 的子图网格fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10,8))# 设置总标题fig.suptitle('Trigonometric Functions - how2matplotlib.com',fontsize=16)# 在每个子图中绘制不同的三角函数x=np.linspa...
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)'...
big_ax._frameon=Falseforiinrange(1,10):ax=fig.add_subplot(3,3,i)ax.set_title('Plot title '+str(i))fig.set_facecolor('w')plt.tight_layout()plt.show() 刻度Tick Locators Tick Locators 控制着 ticks 的位置。比如下面: 代码语言:javascript ...
x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")plt.show()这很简单，只需在axes...
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。
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...