下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.tickerimportFuncFormatterx=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)defformat_func(value,tick_number):returnf'{value:.2f}'plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_func))plt.show() Python Copy Output:
axis()函数提供了一种同时设置X轴和Y轴范围的便捷方法。 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....
如果指定的位置已存在坐标区,则此命令会将该坐标区设为当前坐标区。 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/axis.html?s_tid=doc_ta axis(limits)指定当前坐标区的范围。以包含 4 个、6 个或 8 个元素的向量形式指定范围。 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/axes.html?s_tid=doc_ta axes...
axes = fig.subplots(1,1) or axes = fig.subplots() 此时得到的axes是就是一个AxesSubplot对象。 如果大家观察仔细,会看到里面有3个值,它们确定了subplot在figure中的位置。可以通过下图感受到: fig = plt.figure() fig.set_facecolor("green") axis = fig.subplots() plt.show() 前两个值实际上是坐标...
fig=plt.figure()fig.set_facecolor("green")axis=fig.subplots()plt.show() 前两个值实际上是坐标原点相对于figure左下角的位置。第三个值是subplot的宽和高。 figure中还有一个方法:add_subplot。其目的也是将figure划分成栅格,并获取其中某一个。使用方法如下所示: ...
Subplots:SubplotBase子图的基类,子图是具有其他方法的Axes实例,以方便在图形中生成和操作一组Axes。 basic方法(Plotting) Axes.plot() 将y对x绘制为线条和/或标记。 Axes.errorbar 将y和x绘制为线条和/或带有其他误差线的标记。 Axes.scatter 轴散点图和散点图 ...
subplots(2, 2) # a figure with a 2x2 grid of Axes 这是最简单的创建axes的方法,但之后也可以再加axes,允许更加复杂的axes layout。 Axes data points放置的区域(x-y坐标或者x-y-z坐标)。Axes包含两个或三个Axis对象,Axis对象能够控制data limits(axes.Axes.set_xlim()和axes.Axes.set_ylim())。
接下来是代码部分。我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。
primitive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,文字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。他们之间的关系如下图所示: artist类可以参考下图。
par1.axis["right"].label.set_color(p2.get_color()) par2.axis["right"].label.set_color(p3.get_color()) plt.draw() plt.show() AI代码助手复制代码 # 第二坐标fig, ax_f = plt.subplots()# 这步是关键ax_c = ax_f.twinx() ...