可以通过set_xlim/set_ylim实现。https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.matshow.html#matplotlib.axes.Axes.matshowPandas教程写的差不多了，来写一写与数据可视化相关的Matplotlib系列教程吧。读过Pandas系列文章的读者应该都知道，我写
设置ylim:使用ylim函数设置y轴的显示范围,传入两个参数,分别表示下限和上限。 代码语言:txt 复制 ax.set_ylim(lower, upper) # 示例代码,lower和upper表示y轴的下限和上限 完整的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 创建图表和子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制数据 x...
2,figsize=(10,8))# 生成一些示例数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.exp(-x/10)y4=x**2# 在每个子图中绘制不同的函数axs[0,0].plot(x,y1)axs[0,0].set_title('Sine Function')axs[0,1].plot(x,y2)axs[0,1].set_title('Cosine Function')axs[1,0].p...
2.set_xylim 运用set_xlim 或 set_ylim 可以强制不进行自动缩放。而调用 ax.autoscale() 则可以恢复自动缩放。 fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 4)) ax[0].plot(x, y) ax[0].set_xlim(-1, 1) ax[0].plot(x + np.pi * 0.5, y) ax[0].set_title("只设置set_xlim(-...
matplotlib.axes.Axes.set_xlim 和 matplotlib.axes.Axes.set_ylim 也用于设置在结果图上查看的数字范围...
ax[1].set_ylim(120,150)#Y轴范围120~150ax[1].plot(x, y) 上面的示例设置的第一个图的X轴范围,第二个图的Y轴范围。 2. 双坐标轴 如果要把Y轴不同范围的两个曲线放在一起比较趋势的话,就要用到双坐标轴。 比如: fig = plt.figure() ...
set_xlim(0,4) axes.set_ylim(0,3) axes.set_xticklabels([]) axes.set_yticklabels([]) show() 多重网格[源码文件] from pylab import * subplot(2,2,1) subplot(2,2,3) subplot(2,2,4) show() 极轴图[源码文件] from pylab import * axes([0,0,1,1]) N = 20 theta = np.arange...
matplotlib中的ax.set_ylim([ymin, ymax])方法的作用是什么？matplotlib中的ax.set_ylim([ymin, y...
color = 'green')sub1.set_xlim(1, 2)sub1.set_ylim(0.2, .5)sub1.set_ylabel('y', labelpad = 15)# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格sub2.plot(theta, y, color = 'orange')sub2.set_xlim(5, 6)sub2.set_ylim(.4, 1)#...
.set_position:设置边框位置 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y2) plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') plt.xlim((-1, 2)) plt.ylim((-2, 3)) ...