matplotlib画图中的各种设置 正常在matplotlib中画图这个过程其实是很简单的,往往就是调用一句plt.plot()或者plt.bar()然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了,真正比较复杂的是对图表的各种设置,使图表明确、美观。这篇文章重点讲讲matplotlib中的各种设置操作。 1.显示中文字体 这个问题困扰笔者很久,因为matplotlib自...
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据,可为列表或数组;y同理;format_string 为控制曲线的格式字符串, **kwargs 第二组或更多的(x, y, format_string) format_string: 由 颜色字符、风格字符和标记字符组成。 颜色字符:‘b’蓝色 ;‘#008000’RGB某颜色;‘0.8’灰度值字符串 风格字...
使用fig.add_axes()创建两个竖直排列的坐标轴。 fig = plt.figure()ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.5, 0.8, 0.4], xticklabels=[], ylim=(-1.2, 1.2))ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.4], ylim=(-1.2, 1.2))x = np.linspace(0, 10)ax1.plot(np.sin(x))ax2.plot(np.cos(x))...
# step1 fig=plt.figure(figsize=(15,6))ax=fig.add_subplot(111,xlim=(2002.5,2021.5),ylim=(0,6.5),yticks=([]))ax.tick_params("x",labelsize="x-small",which="major")ax.set_xticks(np.arange(2003,2022,2))# step2 plt.plot([2002.5,2021.5],[0,0],color="black",linewidth=1.0,clip_...
ax.containers[<BarContainer object of 5 artists>]在上面的列表中有一个BarContainer对象有5个bar。我们只需在创建了plot之后将这个对象传递给bar_label:ax = sns.countplot(diamonds["cut"])ax.bar_label(ax.containers[0], padding=1)ax.set_ylim(0, 25000)plt.show();10、zorder ...
ax.set_title("Anatomy of a figure (层次结构)",fontsize=20,verticalalignment="bottom") 1. 2. 3. matplotlib.axes.Axes.set_title() matplotlib.axes.Axes.set_title()ax.set_title()是给ax这个子图设置标题,当子图存在多个的时候,可以通过ax设置不同的标题。如果需要设置一个总的标题,可以通过fig.supt...
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'mpl.rcParams['font.size'] = 15 方法二: 在有中文输出的地方,增加一个属性:fontproperties import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100)plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a)...
ax1.set_title("surface area and volume of a sphere", fontsize=16) ax1.set_xlabel("radius [m]", fontsize=16) ax1.plot(r, a, lw=2, color="blue") ax1.set_ylabel(r"surface area ($m^2$)", fontsize=16, color="blue") ...
plottable是一个Python库,用于在matplotlib中绘制精美定制的图形表格。plottable的官方仓库地址为:[plottable](https://github.com/znstrider/plottable)。本文主要参考其官方文档,plottable的官方文档地址为:[plo
plt.title('Scatter Plot of Random Data') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 显示图表 plt.show() # 如图7所示 五、其他细节设置 1、隐藏x轴和y轴 图6 plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],linestyle='-',color='r',linewidth=1,marker='o',markerfacecolor='b',markersize=10...