importnumpyasnp# 导入NumPy库importmatplotlib.pyplotasplt# 导入Matplotlib库# 第2步:生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=2*x+1# 第3步:创建图形plt.figure(figsize=(8,6))# 设置图形大小plt.plot(x,y,label='y = 2x + 1',color='blue')# 绘制图像# 第4步:设置坐标轴等比例plt.gca().set_aspe...
2.4 建立父坐标系与子坐标系的连接线 2.5 父坐标系翻转y坐标轴,为了与子图显示方向一致 (翻转坐标轴) 2.6 调整子坐标系边框 (边框颜色、边框隐藏) 2.7 子坐标系隐藏坐标轴(隐藏坐标轴) 2.8 局部放大图效果展示 3 设置绘图横纵比 4 画图占满整个画图,无白边 5 x轴y轴标签设置 y轴标签水平显示 参考资料 ...
1. 设置X轴和Y轴的范围 在Matplotlib中,我们可以使用plt.xlim()和plt.ylim()函数来设置X轴和Y轴的范围。下面是一个简单的示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xlim(0,10)plt.ylim(-1,1)plt.show() Python Copy Output: 在...
# 设置坐标系比例plt.figure(figsize=(3,4))# x, y 按等比例拉伸plt.plot(x,y)plt.plot(x+1,y-1) image.png # 设置图例名称 legend()plt.plot(x,y,label="xy")plt.plot(x+1,y-1,label="ab")plt.legend()plt.show() image.png # 加入标识plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.title("...
一、plt.plot绘制线性图(也可说是折线图)#导入包 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np绘制单条线形图#绘制单条线形图 x = np.array([4,5,6,1,2]) y = x+2 plt.plot(x,y)输…
# 设置放大区间zone_left=11zone_right=12# 坐标轴的扩展比例(根据实际数据调整)x_ratio=0.5# x轴显示范围的扩展比例y_ratio=0.5# y轴显示范围的扩展比例# X轴的显示范围xlim0=x[zone_left]-(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratioxlim1=x[zone_right]+(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratio# ...
为了在平面上观察各项的比例，可以设置x与y的比例为1进行观察。利用axes方法创建或激活轴，aspect为一个数字时，表示屏幕空间中y与x之比。例如：将玉米、大豆、土豆和甘蔗的销量百分比展示为饼形图。代码：注意设置x与y的比例 2、设置突出显示 为了更加突出关心部分的比例，我们可以突出显示对应的块，在pie中利用...
axis方法:设置x,y轴刻度值的范围 plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) 关闭坐标轴 plt.axis('off') 设置画布比例:plt.figure(figsize=(a,b)) a:x刻度比例 b:y刻度比例 (2:1)表示x刻度显示为y刻度显示的2倍 plt的xlabel方法、ylabel方法、 title方法 ...
设置画布比例:plt.figure(figsize=(a,b)) a:x刻度比例 b:y刻度比例 (2:1)表示x刻度显示为y刻度显示的2倍 plt.figure(http://localhost:8889/notebooks/oldBoy%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8E%88%E8%AF%BE%202/part_5/matplotlib.ipynb#%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E7%94%BB%E5%B8%83%E6%AF%94%E4%B...
3,设置画布比例 代码语言:javascript 复制 plt.figure(figsize=(a,b))a:x刻度比例 b:y刻度比例 (2:1)表示x刻度显示为y刻度显示的2倍 plt.figure(figsize=(8,18))plt.plot(x,y) 4,设置x轴,y轴,图片的名称 代码语言:javascript 复制 plt.xlabel('xxx')plt.ylabel('yyy')plt.title('ttt')plt.plot...