y= [2, 4, 6, 8, 10]#绘制图形plt.plot(x, y)#设置y轴标签plt.ylabel('Y轴标签')#显示图形plt.show() title 在Matplotlib中,title函数用于设置图表的标题。通过该函数,你可以指定图表的标题文本、字体属性等。 title函数 matplotlib.pyplot.title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, **kwargs...
x=np.arange(-10,11,1) y=x*x 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...
ax.set_xticklabels([0.0,"","",1.0,1.5])ax.set_xticks([0.35],minor=True)ax.set_xticklabels(["0.3 0.4"],minor=True)#上述设置只是增加空间,并不想看到刻度的标注,因此次刻度线不予显示。forlineinax.xaxis.get_minorticklines():line.set_visible(False)ax.grid(True)plt.show() 最终图像形式如...
x=np.arange(5)y=[2,4,1,5,3]plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(x,y)plt.xticks(x,['Category A','Category B','Category C','Category D','Category E'],rotation=45)plt.title('How to Rotate X-Axis Labels in Matplotlib - how2matplotlib.com')plt.tight_layout()plt.show() Python ...
尽管data是数据绘图的关键部分,也就是数据本身的图形化显示,但是必须和xaxis, yaxis, title一起,才能真正构成一个绘图区域axes。一个单纯的,无法读出刻度的线是没有意义的。xaxis, yaxis, title合起来构成了数据的辅助部分(data guide)。 上面元素又包含有多种图形元素。比如说,我们的data对象是一条线(Line2D)...
plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') title:为图表加上一个标题。 plt.title('Your Chart Title') 二、轴范围定制:精细篇 xlim & ylim:设置X轴和Y轴的显示范围。 plt.xlim(0,10) plt.ylim(-1,1) xticks & yticks:设置轴上的刻度值。
使用ax.set_title("Title"),为每个子图设置单独的标题,其中ax是一个Axes对象。 fig,axs=plt.subplots(2,1)x=[1,2,3,4,5]y1=[2,4,6,8,10]y2=[1,3,5,7,9]axs[0].plot(x,y1)axs[0].set_title("Plot 1")axs[1].plot(x,y2)axs[1].set_title("Plot 2")plt.tight_layout()plt.sho...
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([2, 3, 4, 2, 3]) 绘制折线图 plt.plot(x, y) 使用plt.xlabel添加x轴标题 plt.xlabel('my x axis title') 使用plt.ylabel添加y轴标题 plt.ylabel('my y axis title') 使用plt.title给整个图表添加标题 ...
首先，我们先对标题和坐标轴标签的内容进行添加，将标题和坐标轴的文本内容对象进行保存，放到变量title_text_obj、xaxis_label_text_obj和yaxis_label_text_obj中。然后，设置文本内容投影，这里主要通过调用Artist抽象基类的实例方法Artist.set_path_effects(path_effects)来实现，实例方法set_path_effects(path_effects...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([0,1,2,3,4])y=np.array([4,3,2,1,4])plt.bar(x,y)plt.title('This is the title')plt.ylabel('This is the y-axis label')plt.xlabel('This is the x-axis label')plt.show() ...