示例4:使用axis()函数设置范围 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=x**2plt.plot(x,y,label='x^2')plt.axis([0,8,0,50])plt.title('Setting both axes limits with axis() - how2matplotlib.com')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,p...
可以把figure想象成windows的桌面,你可以有好几个桌面。然后axes就是桌面上的图标,subplot也是图标,他们的区别在:axes是自由摆放的图标,甚至可以相互重叠,而subplot是“自动对齐到网格”。但他们本质上都是图标,也就是说subplot内部其实也是调用的axes,只不过规范了各个axes的排列罢了。 Most of you are probably famil...
x=np.linspace(0,20,100)y=x**2plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='x^2')# 设置x轴范围和刻度plt.xlim(0,20)plt.xticks(np.arange(0,21,4))# 设置y轴范围和刻度plt.ylim(0,400)plt.yticks(np.arange(0,401,100))plt.title('Adjusting axis limits and ticks - how2matplotli...
classmatplotlib.figure.Figure(figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, linewidth=0.0, frameon=None, subplotpars=None, tight_layout=None, constrained_layout=None)[source] 功能:所有绘图元素的顶层容器。 Figure实例通过作为CallbackRegistry实例的callbacks属性支持回调。 您可以连接的事件是'dpi_...
pl.xlim(0.0, 7.0)# set axis limits 1. pl.ylim(0.0, 30.) 1. 1. pl.show()# show the plot on the screen 1. 2.2.5在一个坐标系上绘制多个图 Plotting more than one plot on the same set of axes 做法是很直接的,依次作图即可: ...
ax.axis["新建2"].label.set_text("新建纵坐标") ax.axis["新建2"].label.set_color('red') plt.show()# 存为图像# fig.savefig('test.png') AI代码助手复制代码 frommpl_toolkits.axes_grid1importhost_subplotimportmpl_toolkits.axisartistasAAimportmatplotlib.pyplotasplt ...
def plot_by_woe(df_WoE, rotation_of_x_axis_labels=0): x = np.array(df_WoE.iloc[:, 0].apply(str)) y = df_WoE['WoE'] plt.figure(figsize= (18,6)) plt.plot(x, y, marker='o', linestyle = '--', color = 'k')
subplot(224) plt.plot([0,1],[0,4]) plt.show() # 展示 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8,5)) # 将整个图像窗口分为2行1列, 当前位置为1 plt.subplot(2,1,1) plt.plot([0,1],[0,1]) # 将整个图像窗口分为2行3列, 当前位置为4 plt.subplot(2,3,4) plt....
可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表,它的调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) subplot将整个绘图区域等分为numRows行* numCols列个子区域,然后按照从左到右,从上到下的顺序对每个子区域进行编号,左上的子区域的编号为1。如果numRows,numCols和plotNum这三个数都小于10的话,可以把它们缩写...
plt.subplot(121) extent = [np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)] #在调contour()绘制等值线时,可以通过levels参数指定等值线所对应的函数值,这里 设置levels参数为[0, 0.1],因此最终将绘制两条等值线。通过colors、linestyles、linewidths等参 数可以分别指定每条等值线的颜色、线型以及线宽...