xmax, ymin, ymax]，也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值]'''plt.axis([0, 6, 0, 20])plt.show()#3 给图片提阿甲注释和标题等#第1步：定义x和y坐标轴上的点 x坐标轴上点的数值x=[1, 2, 3, 4]#y坐标轴上点的数值y=[1, 4, 9, 16]#第2步：使用plot绘制...
linesList=plt.plot(x1, y1, x2, y2, x3, y3 ) #用setp方法可以同时设置多个线条的属性 plt.setp(linesList, color='r') plt.show() print('返回的数据类型',type(linesList)) print('数据大小:',len(linesList))
from matplotlib import rcParams>>> rcParams...'axes.grid': False,'axes.grid.axis': 'both','axes.grid.which': 'major','axes.labelcolor': 'black','axes.labelpad': 4.0,'axes.labelsize': 'medium','axes.labelweight': 'normal','axes.linewidth': 0.8,...rcParams['figure.figsize'] =...
primitives是基本要素,它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象,如曲线Line2D,文本text,矩形Rectangle,图像image等。container是容器,即用来装基本要素的地方,包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。 在matplotlib中曲线的绘制,主要是通过类matplotlib.lines.Line2D来完成的。 它的基类:matplotlib.artist.Artist ...
plt.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs)参数 b: 布尔值或None，用于开启或...
twiny()或者ax.secondary_xaxis。其实就是在原子图的基础上又添加了一个子图,不过子图默认只显示坐标轴。这个新添加的子图也可以添加图形,设置图例、标题、刻度等等。 样式-Artist matplotlib绘图绘制图往往需要根据需求设置图形的样式。 颜色: 代码语言:javascript 复制 # 设置折线的颜色 ax.plot(x, y, color='...
data=np.random.rand(10,10)plt.imshow(data,cmap='hot')plt.grid(True,which='both')plt.minorticks_on()plt.gca().xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))plt.gca().yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))plt.title("Example 4: Minor Gridlines - how2matplotlib.com")plt.show()...
设置x-axis limits 会使得 autoscaling 自动关闭,即两者不能同时设置。 以上说明综合举例如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80) plt.subplot(111) X = np.linspace(-np.pi, np.pi,256, endpoint=True) ...
10)ax.axvline(x=2,linestyle='-',color='r')# 实线ax.axvline(x=4,linestyle='--',color='g')# 虚线ax.axvline(x=6,linestyle=':',color='b')# 点线ax.axvline(x=8,linestyle='-.',color='m')# 点划线ax.set_title('How2matplotlib.com - axvline Linestyle Examples')plt.show()...
ax.tick_params(axis='both', labelsize=14) # 设置刻度和刻度标签的字体大小 ax.title_fontsize = 14 # 设置标题的字体大小 ax.label_fontsize = 14 # 设置轴标签的字体大小 ax2.label_fontsize = 14 # 设置第二个坐标轴的轴标签字体大小 # 显示图表 plt.show() 在上面的例子中,我们首先创建了两个...