7,'Text with box (how2matplotlib.com)',ha='center',va='center',bbox=dict(facecolor='yellow',edgecolor='red',boxstyle='round,pad=0.5'))ax.text(5,3,'Text with background (how2matplotlib.com)',ha='center',va='center',backgroundcolor='lightblue')plt.show()...
fig,ax=plt.subplots()ax.text(x,y,'Your text here - how2matplotlib.com')plt.show() Python Copy 在这个例子中,x和y是文本在图表中的坐标位置。默认情况下,这些坐标使用数据坐标系统。 让我们看一个具体的例子: importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([0,1,2,3,4],[0,1,4...
要向子图添加注释,我们可以使用“text”、“arrow”和annotation函数。text会在绘图上的给定坐标 (x, y) 处使用可选的自定义样式绘制文本。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,ax=plt.subplots()ax.plot(np.arange(30),'k')ax.text(5,15,'Hello world!',family='monospace',fontsiz...
matplotlib中有两种plot绘制折线的方式,分别是 matplotlib.axes.Axes.plot(……) matplotlib.pyplot.plot(……) 这两者的作用都是绘制折线,参数也相同,区别在于绘制的位置,Axes.plot用于在子画布上绘图,而pyplot.plot则是在总画布上绘图 比如我们有 fig, axs = plt.subplots(2, 2)#将一个画布分为2*2的子画布...
:8, "facecolor":"blue"})Text(1, 80, '最高销量')11.保存图片 savefig # 第一种方式plt.figure(figsize=(5, 3))x = np.linspace(0, 2*np.pi)plt.plot(x, np.sin(x))plt.plot(x, np.cos(x))plt.savefig("sincos.png")# 第二种方式fig = plt.figure(figsize=(5, 3))x = np....
sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--") scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ...
plot_x_y():绘制 x 和 y 关系图 limit_x_y():设置 x 和 y 轴范围 numpy_function():利用 numpy 绘制函数图像 title_x_y_label():添加 x 和 y 标签 line_style_color():线型、颜色 save_figure():保存绘图 subplot_figure():子图 subplot_figure_complex():复杂一点的子图 ...
matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。例如,要根据x和y绘制绿色虚线,你可以执行如下代码: ax.plot(x, y,'g--') 这种在一个字符串中指定颜色和线型的方式非常方便。在实际中,如果你是用代码绘图,你可能不想通过处理字符串来获得想要的格式。通过下面这种更为明确的...
set_title('My first matplotlib plot') Out[42]: <matplotlib.text.Text at 0x7fb624d055f8> In [43]: ax.set_xlabel('Stages') 图9-9 用于演示xticks的简单线型图 Y轴的修改方式与此类似,只需将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法,可以批量设定绘图选项。前面的例子,也可以写为: 代码语言...
x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")plt.show()这很简单，只需在axes...