# 运行时配置参数# rcParams : runtime configuration Parameters# 如果浏览器不显示图片，就需要加上这句话%matplotlib inline# 让图片中可以显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"# 让图片中可以显示负号plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 支持svg矢量图%config Inlinebackend.figure_fo...
这个变化可以通过动态改变轴的最大长度看的更加清楚:如果你在 notebook 执行这段代码,你可以将%matplotlib inline改为%matplotlib notebook,然后使用图表的菜单来交互式的改变图表。 箭头和标注 除了刻度标签和文字标签,另一种常用的标注是箭头。 在Matplotlib 中绘制箭头通常比你想象的难得多。虽然有plt.arrow()函数...
如果使用jupyter的notebook,需要使用魔法指令%matplotlib inline来设置在页面中显示图表,效果如下所示。 绘制散点图 可以将上面代码中的的plot函数换成scatter函数来绘制散点图,效果如下图所示。 当然,也可以直接通过plot函数设置绘图的颜色和线条的形状将折线图改造为散点图,对应的代码如下所示,其中参数'xr'表示每个...
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np 三维可视化函数 我们首先使用一个简单的函数 绘制一个轮廓图来进行说明,我们用来作为数组广播运算的例子: def f(x, y): return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) 轮...
如果你在使用Jupyter Notebook或Jupyter Lab,你可能需要在运行Notebook之前先启动一个IPKernel,并在其中运行matplotlib inline。这将在Notebook中嵌入Matplotlib图形。 Matplotlib依赖于一些系统级别的库和配置。例如,在一些Linux系统中,你需要安装X11和libpng等库才能正常使用Matplotlib。在Windows系统中,你可能需要安装Microsof...
%matplotlib inline importnumpyasnp data_one = np.arange(100,201)# 生成包含100~200的数组 plt.plot(data_one)# 绘制data1折线图 plt.show() # 创建新的空白画布,返回Figure实例 figure_obj = plt.figure() data_two = np.arange(200,301)...
%matplotlib inline 还有,如果你不希望<matplotlib.collections.PathCollection at 0x1182bc710>这个烦人的消息出现,只需在你的代码后添加一个分号,如下面的第二张图所示。 加分号之前: 之后: 图和子图 问:如何增加图的尺寸? 很多时候,默认大小太小。你可以添加参数figsize并以英寸为单位指定宽度和高度,如下所示。
importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inline plt.figure(1)#建立figure(1),也就是我们上面说的一个大图,然后用axes划分子区域ax1=plt.subplot(3,1,1)#划分[3,1]的图,然后选择第一个,可以理解为三行一列ax2=plt.subplot(3,1,2)ax3=plt.subplot(3,1,3)plt.sca(ax1)#切换到子图1plt.sca(ax2)#切...
%matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] ='SimHei' x_data = ['加拿大','墨西哥','英国','日本','中国','德国','韩国','法国','巴西','印度'] y_data = [13.428347,12.255948,3.019111,2.352919,2.09833,1.322882,1.282097,1.127868,1.109066...
显示函数:plt.show() 二、matplotlib plot函数:绘制折线图 线型linestyle(-,-.,--,.,) 点型marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,...) 颜色color(b,g,r,y,k,w,...) 示例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline ...