(2)使用axes.set_xlabel() 方法 代码二: import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 20) fig, axes = plt.subplots() axes.set_xlabel('x label') # 横轴名称 axes.set_ylabel('y label') # 纵轴名称 axes.set_title('titl
设置坐标轴标题:ax.set_xlabel('X轴标题')、ax.set_ylabel('Y轴标题'),直白明了,标题你最大。 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...
然后,我们使用axs[row, column]来访问每个子图的坐标轴对象,并使用plot()函数绘制曲线。通过调用set_ylabel()方法,我们可以为每个子图设置独立的纵轴标签。最后,我们使用plt.tight_layout()来调整子图之间的间距,确保它们不会重叠。最后,通过调用plt.show()来显示图表。请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据需要调...
ax1.plot(heights.index, heights.values) ax1.set_title('运动员身高频数分布折线图') ax1.set_xlabel('身高(cm)') ax1.set_ylabel('人数') # 子图2 ax2.plot(weights.index, weights.values) ax2.set_title('运动员体重频数分布折线图') ax2.set_xlabel('体重(kg)') ax2.set_ylabel('人数')...
ax1.set_ylabel()坐标轴标签 ax1.set_ylim()坐标轴范围 ax1.legend()图例;loc参数指点图例位置;其他参数还需要仔细研究一下 ax1.set_yticks(0,10,5)坐标轴如何分割 ax1.spines["top"].set_visible(False)边框 ax1.twinx()生成另外一个坐标轴 ...
我们可以使用xlabel()和ylabel()方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。 实例 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt x=np.array([1,2,3,4]) y=np.array([1,4,9,16]) plt.plot(x,y) plt.xlabel("x - label") plt.ylabel("y - label") ...
ax2.set_xlabel('time [s]') ax2.set_ylabel('Damped oscillation [V]', labelpad=20) plt.show() 通过position设置 xlabel 的位置,但此时 position 的 y 坐标是不起作用的,如调整需用到 labelpad 参数。 horizontalalignment水平对齐方式,也是相对 position 而言的。
ax.set_ylabel('entry b') Text(0, 0.5, 'entry b') png 编码样式 显式和隐式接口 如上所述,有两种方法可以使用Matplotlib 1. 显式创建Figures和Axes,并调用它们的方法(面向对象的方法)。 2. 依靠pyplot隐式创建和管理Figures和Axes,并使用pyplot的函数进行绘图。
('x label',fontsize=12);ax.set_ylabel('y label',fontsize=12);ax.set_title('Title',fontsize=12);fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4))=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,facecolor='yellowgreen');basic_plot(ax1);ax1.set_facecolor('silver')basic_plot(ax2);basic_plot(ax3);basic_plot(ax4);plt...
ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) ax2.set_ylim(0, int(max_proges* 1.2)) ax2.set_ylabel(u"进步幅度")#图例handles1, labels1 =ax1.get_legend_handles_labels() handles2, labels2=ax2.get_legend_handles_labels() plt.legend(handles1+handles2, labels1+labels2, loc='upper right') ...