(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
AI代码解释 x=np.linspace(0,2,100)plt.plot(x,x,label='linear')plt.plot(x,x**2,label='quadratic')plt.plot(x,x**3,label='cubic')plt.xlabel('x label')plt.ylabel('y label')plt.title("Simple Plot")plt.legend()plt.show() 它在子图上的用法基本上一模一样,我们来看个例子: 我们可以...
set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z'); plt.show() view_ini()旋转3D特定角度 有时,默认视角并不是最佳视角,且观测角度也会极大的影响解读的结果,在这种情况下,我们可以使用 view_init 方法来设置仰角和方位角。在下图所示的示例中,我们将使用 60 度仰角(即 x-y 平面上方 60 度)和 35 度方位角(即...
设置坐标轴标签 设置坐标轴标签可以通过xlabel和ylabel函数来实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.plot(Close['2014'])plt.title('中国银行2014年收盘价曲线',loc='center',fontproperties=getChineseFont())plt.xlabel('日期',fontproperties=getChineseFont())plt.ylabel('收盘价',fontprop...
Set y-label using ‘ax.set_ylabel()’ # lets add axes using add_axes() method# create a sample datay =x1 =x2 =# create the figurefig = plt.figure()# add the axesax = fig.add_axes()l1 = ax.plot(x1,y,'ys-')l2 = ax.plot(x2,y,'go--')# add additional parametersax.leg...
(labels,top_means,width,color='white',edgecolor='black',ls='-',lw=1,yerr=top_std,bottom=bottom_means,hatch='xx',label='PFOA on SS')#设置y轴上得标签值ax.set_ylabel('PFOA amount (g)')#设置图标的标题ax.set_title('Initial PFOA concentration (mg/L)')#设置图例,loc=location,指的是...
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter) # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 在上述示例中,通过使用matplotlib.ticker模块中的ScalarFormatter类来设置y轴刻度的格式为科学计数法。
ax_cof.set_xlabel('Distance (m)') ax_temp.set_ylabel('Temperature') ax_load.set_ylabel('load') ax_cp.set_ylabel('CP') ax_wear.set_ylabel('Wear') load_axisline=ax_load.get_grid_helper().new_fixed_axis cp_axisline=ax_cp.get_grid_helper().new_fixed_axis ...
ax1.set_ylabel("Y1",color='g') ax2.set_ylabel('Y2',color='b') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 15.animation动画 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation ...
而在可视化中,matplotlib 算得上是最常用的工具,不论是对数据有个预先的整体了解,还是可视化预测效果,matplotlib 都是不可缺失的模块。最近 Machine Learning Plus 的作者介绍了 50 种最常用的 matplotlib 可视化图表,而本文简要介绍了这篇文章,详细的 50 种可视化需要查阅原文。 50 种可视化图原地址:https://www....