例如,我们可能想将y轴的最大值设置为数据频率的1.2倍: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp data=np.random.normal(0,1,1000)counts,bins,_=plt.hist(data,bins=30,edgecolor='black')plt.title('Histogram with Dynamic Y-axis Range - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequenc...
2,figsize=(10,8))# 生成一些示例数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.exp(-x/10)y4=x**2# 在每个子图中绘制不同的函数axs[0,0].plot(x,y1)axs[0,0].set_title('Sine Function')axs[0,1].plot(x,y2)axs[0,1].set_title('Cosine Function')axs[1,0].p...
x = np.array(range(0,8)) y = np.random.randint(1,100,8) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(x, y)#反转X轴ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.invert_xaxis() ax2.plot(x, y) 上例两个子图的X轴顺序是相反的。 3.2. 反转Y轴 fig = plt.figure() x = np.array(range(0,8))...
类似地，为 Y 轴设置范围限制，我们可以使用ylim()和set_ylim()方法。我们也可以使用 axis() 方法来...
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x =range(1,13,1) y =range(1,13,1)
混合坐标系:在一个 axis 上使用 data 坐标,在另一个上使用 axes 坐标系。 在混合 axes 和 data 坐标系的 blended 混合坐标系统中绘图非常有用,例如,创建一个水平跨距突出显示 y 数据的某些区域,但在x-axis轴上的跨距不受 x 数据的限制,移动和缩放等的影响。
ax1.set_title("Double Y axis") ax2 = ax1.twinx() # this is the important function ax2.plot(x, y2, 'r') ax2.set_xlim([0, np.e]) ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)') ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)') ...
y_data = range(len(labels)) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.barh(y_data, bar_width, height=0.5,color='orange') ax.title.set_text('电影') ax.set_xlabel('总票房(亿元)') ax.set_ylabel('电影名称') ax.set_yticks(y_data) ...
Artist有两种类型:primitives和containers。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。 matplotlib标准用法 ...
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) ...