在Matplotlib中,可以使用xlabel()和ylabel()函数来添加轴标签,color参数用于设置标签颜色。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.plot([1,2,3,4])plt.xlabel('X-Axis',color='g')plt.ylabel('Y-Axis',color='b')plt.title('how2matplotlib.com')plt.show() Python Copy Output: 8. 设置标题颜色 在Matplotl...
set_color:设置颜色 ax = plt.gca() # 获取当前坐标轴信息 ax.spines['right'].set_color('none') # spines设置边框,选择right右边框,set_color设置边框颜色,默认白色 ax.spines['top'].set_color('none') # spines设置边框,选择top上边框,set_color设置边框颜色,默认白色 1. 2. 3. (2)调整坐标轴位...
set_position(('data',0)) ... 添加图例[源码文件] 我们在图的左上角添加一个图例。为此,我们只需要在 plot 函数里以「键 - 值」的形式增加一个参数。 ... plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-"...
plt.scatter(x, y, c=np.random.rand(10), cmap=matplotlib.cm.jet)（2）使用set_cmap()函数的...
color_set = ('.00', '.25', '.50', '.75') plt.pie(values, colors = color_set) plt.show() 它的工作原理。。。 饼图使用colors参数的颜色列表 但是,颜色列表中的元素少于输入值列表中的元素,则pyplot.pie文件()将简单地循环颜色列表。
ax.spines['right'].set_color('none')#隐藏掉右边框线 ax.spines['top'].set_color('none')#隐藏掉左边框线 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置坐标轴位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#设置坐标轴位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#绑定坐标轴位置,data为根据...
通过设置plt.plot()函数的参数color(或等效的简写为c),可以设置曲线的颜色,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def pdf(x, mu, sigma): a = 1. / (sigma * np.sqrt(2. * np.pi)) b = -1. / (2. * sigma ** 2) ...
for scatter in ax.collections: contains, _ = scatter.contains(selected_point) # 判断选择的点是否在散点对象中 if contains: scatter.set_color('red') # 将选定点的颜色更改为红色 更新图形显示: 代码语言:txt 复制 plt.draw() # 更新图形显示 plt.show() # 显示图形 这样,选定点的颜色就会被更改为...
ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边界 ax.spines['top'].set_color('none') #隐藏上边界 # 添加标题和备注信息 plt.title("使用matplotlib绘制正弦曲线",fontsize=24,color="red") plt.text(+2.5,-1.3,"By:Python高手养成",fontsize=14,color="green") # 平移坐标轴 ax.xaxis.set_...
handle.set_color('red') # 设置标记颜色为红色 ``` 3、最后需要调用`plt.show()`方法显示图形和图例,完整代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], label='Data') plt.legend() handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels...