def plot_normal(values): """ 1. 正常坐标系 """ plt.figure(figsize=(6.4, 3.2), dpi=100) # 画图 plt.plot(values) # 坐标轴范围 plt.axis((0, 100, 0, 100)) # 坐标轴区间: x 为 10 , y 为 20 plt.xticks([i * 10 for i in range(11)]) plt.yticks([i * 20 for i in ra...
6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show() 输出结果如下所示: 以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数, plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。
plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show() 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate() 接口可以在图中增加注释说明。其中: xy 参数:备注的坐标点 xytext 参数:备注...
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) ax.xaxis.set_minor_locator(x_minor_locator) #ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #ax.yaxis.set_minor_locator(y_minor_locator) #设置坐标名称 ax.set_xlabel(r'$Chemical$ $shift$ (ppm)', fontdict = font3) 优化之后图片长这样,可以看出...
# Create a bar plot of name vs grade plt.bar(x=df_students.Name, height=df_students.Grade, color='orange') # Customize the chart plt.title('Student Grades') plt.xlabel('Student') plt.ylabel('Grade') plt.grid(color='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=2, axis='y', alpha...
ax.xaxis.set_ticks_position:设置x轴刻度数字/名称的位置 set_position:设置边框位置 # 设置x轴刻度数字/名称的位置为bottom(可选top,bottom,both,default,none) ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 使用.spines选择底部边框(x轴),使用.set_position设置边框(x轴)位置在y=0处 ...
linewidth=1)plt.grid(which='major',axis='y',color='#ffffff',linestyle="-",linewidth=1)#副栅格plt.grid(which='minor',axis='x',color='blue',linestyle=":",linewidth=3,)plt.grid(which='minor',axis='y',color='blue',linestyle=":",linewidth=3)#x轴刻度线fortickinax.xaxis.get_major...
在示例用法部分,代码生成了一些随机数据,然后创建了一个CustomHistogram的实例,并传入了一些定制参数。最后,调用plot方法绘制并显示了直方图,并且将其保存为名为custom_histogram.png的文件。 ?效果展示 Fig.2使用plt.hist()函数自定义直方图的外观
plt.plot(xpoints, ypoints,'o') plt.show() Result: Try it Yourself » You will learn more about markers in the next chapter. Multiple Points You can plot as many points as you like, just make sure you have the same number of points in both axis. ...
plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表。