x=np.arange(1,6)y=np.random.randint(1,10,size=5)plt.plot(x,y)plt.grid(axis='both',linestyle='--')plt.show() Python Copy Output: 10. 设置刻度的镜像 有时候,我们希望坐标轴的刻度能够镜像显示,以更好地展示数据的对称性。在Matplotlib中,我们可以通过set_tick_params方法来设置刻度的镜像。例如...
6))plt.plot(x,y1,linestyle=(0,(5,5)),label='Sine - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y2,linestyle=(0,(1,1)),label='Cosine - how2matplotlib.com')plt.title('Custom Dashed Lines')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()...
color='red',linestyle='--',label='x=0 line')plt.axvline(x=np.pi,color='green',linestyle=':',label='x=π line')# 添加水平参考线plt.axhline(y=0,color='blue',linestyle='-.',label='y=0 line')plt.legend()plt.show()
要打印单个属性的可能值，可以将属性的名称作为字符串输入setp:>>> plt.setp(l2, "linestyle")linestyle: {'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...} 修改属性的方法如下:>>> plt.setp(l2, linestyle="-.", lw=5, color="red", alpha=0.5)[None, None, None, None...
ax.plot(...,linestyle='--',...) matplotlib支持如下线型: 二:scatter 散点图,直接看代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmath fig=plt.figure()ax=fig.subplots()x=[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18]s_exp=[20*2**nforninrange(len(x))]s_square=[20*n**2for ...
line.set_label('Label via method') ax.legend() 1. 2. 3. 4. 通过定义以下划线开头的标签,可以从图例元素自动选择中排除特定线条。 这对于所有艺术家都是默认的,因此不带任何参数调用legend(),并且没有手动设置标签会导致没有绘制图例。 为了完全控制哪些艺术家拥有图例条目,可以传递拥有图例的艺术家的可迭代...
ax.plot(x, y, linestyle="--") matplotlib提供一个格式化字符串,可以对点形状、线形状、颜色:marker 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,7)) ax.plot(x, y,"^--r") 实例 例:f(x)=x2sin1x 我用的工具是jupyter notebook 代码语言:javascript 代...
plt.plot(x,z,marker=">",linewidth=3,linestyle="-",color="blue")#plt.title("matplotlib")plt...
ax2.set_ylabel('温度 (°C)', color=color) ax2.plot(months, temperatures, color=color, marker='s', linestyle='--', label='温度') ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2.legend(loc='upper right') # 显示图表 plt.title('月份销售额与温度对比图') plt.show() 注意事项 颜...
set_linestyle(string)边框的线性”-“ 2.实例1-修改默认的坐标样式 (1).说明: 设置反方向(y轴同理): x轴反向:ax.invert_xaxis() (2).源代码: # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y) ax = plt.gca()# =...