importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)ax.spines['left'].set_linestyle('--')ax.spines['bottom'].set_linestyle('--')plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,我们创建了一个sin曲线图,并设置了左边框和底边框...
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()...
6))# 绘制自定义样式的折线图plt.plot(x,y,color='red',# 线条颜色linestyle='--',...
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()
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...
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_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="-"...
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...
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()# =...
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为根据数据自己判断 ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.plot(x,y1,linestyle='--')plt.plot(x,y2)plt.show() ...