ax1.set_ylabel('y-name') #设置y轴名称,plt.ylabel plt.axis([-6,6,-10,10]) #设置横纵坐标轴范围,这个在子图中被分解为下面两个函数 ax1.set_xlim(-5,5) #设置横轴范围,会覆盖上面的横坐标,plt.xlim ax1.set_ylim(-10,10) #设置纵轴范围,会覆盖上面的纵坐标,plt.ylim xmajorLocator = Mult...
set_zlim(-1, 1) ax.axis('off'); 多子图 多子多福 04.08-Multiple-Subplots.ipynb %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np 创建坐标轴的最基本方法是使用 plt.axes 函数。 如前所述,默认情况下,该函数会创建一个填充整个图形的标准坐标轴...
plt.figure(1);ax=plt.subplot(111,projection='3d');dx=0.1;dy=0.1;x,y=np.meshgrid(np.arange(-1,1+dx,dx),np.arange(-1,1+dy,dy));z=x**2+y**2;ax.contour(x,y,z,levels=30,cmap='viridis',extend3d=False);ax.set_zlim=([0,2]);ax.set_zticks([0,0.5,1,1.5,2]);plt.show...
ax.set_xlabel('X Label') # 设置X轴标签 ax.set_ylabel('Y Label') # 设置Y轴标签 ax.set_zlabel('Z Label') # 设置Z轴标签 ax.set_title('3D Plot Example') # 设置标题 ax.set_xlim([-2, 2]) # 设置X轴范围 ax.set_ylim([-2, 2]) # 设置Y轴范围 ax.set_zlim([-2, 2]) # ...
ax.set_zlim([-1, 1]) plt.show() 在上述代码中,首先使用np.random.rand(3)生成一个长度为3的随机向量,然后减去0.5使其范围在[-0.5, 0.5]之间,接着使用np.linalg.norm函数将向量归一化为单位向量。 然后,创建一个fig对象和一个ax对象,fig用于创建图形窗口,ax用于创建3D坐标轴。接着,使用Arrow3D类创...
set_zlim(-2,2) plt.show() 6、多图合并显示 6.1、Subplot多合一显示 均匀图中图:MatPlotLib可以组合许多的小图在大图中显示,使用的方法叫做subplot。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.figure() plt.subplot(2,1,1)#表示整个图像分割成2行2列,当前位置为1 plt.plot([0,1],[0,...
ax.set_zlim(-1.01, 1.01) ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) # Add a color bar which maps values to colors. fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() ...
Matplotlib 可以根据自变量与因变量的取值范围,自动设置 x 轴与 y 轴的数值大小。当然,您也可以用自定义的方式,通过 set_xlim() 和 set_ylim() 对 x、y 轴的数值范围进行设置。 当对3D 图像进行设置的时,会增加一个 z 轴,此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。
ax.set_xlim(-1, 1); ax.set_ylim(-1, 1); ax.set_zlim(-1, 1); 结合这些技巧,能够为你提供在 Matplotlib 创建和展现大量三维对象和模式的能力。 参考资料 [1]PythonDataScienceHandbook:https://github.com/jakevdp/PythonDataScience...
ax2.set_zlim(0, 8.5) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3, projection='3d') ax3.scatter3D(data.x, data.y, data.z, c=data.z, cmap='Blues') ax3.view_init(35,45) ax3.set_xlabel('x', color ='red') ax3.set_ylabel('y', color ='red') ...