from matplotlibimportpyplotasplt from matplotlib.font_managerimportFontProperties font=FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')plt.style.use('ggplot')fig=plt.figure()#创建一块新的画布 ax1=fig.add_subplot(1,2,1)#将画布分成两块,取第一块 ax2=fig.add_subplot(1,2,2)x=np.arange(20)#x的范围 y=x**2x2=np.arange...
'''创建画板创建画纸选择画纸绘图'''#创建画板fig=plt.figure(1)#第2步:创建画纸(子图)#选择画纸1ax1=plt.subplot(1,2,1)#等价于ax1=fig.add_subplot(211)plt.plot([1,2,3])#选择画纸2ax2=plt.subplot(1,2,2)plt.plot([4,5,6])plt.show() 四、使用pandas绘图 一、获取数据 ''' 导入包...
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x=[0,1,2,3] label=['东区','西区','北区','南区'] value=[2,4,6,8] ⓿ fig=plt.figure() ❶ ax_1=fig.add_subplot(2,2,1) ❷ ax_1.plot(x,value,'rp-') ❸ ax_1.set_xticks([0,1,2,3])...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个点数为 8 x 6 的窗口, 并设置分辨率为 80像素/每英寸plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)# 再创建一个规格为 1 x 1 的子图plt.subplot(111) x = np.linspace(-2,6,50) y1 = x +3# 曲线 y1y2 =3- x# 曲线 y2# 绘制颜色为蓝色、宽度...
lt.rcParams['figure.figsize'] #分辨率 matplotlib.rcParams[‘savefig.dpi'] # 差值方式 plt.rcParams['image.interpolation'] //最邻近插值resize(src, dst, Size(0, 0), 0.5, 0.5, INTER_NEAREST);//如果Size(0,0),则图像大小为Size(width*fx height*fy)imshow("NEAREST", dst);//双线性插值resize...
"Sheet1") 可视化为直方图fig=plt.figure() #Plots inmatplotlibreside within a figure object, useplt.figure to create 可视化为箱线图 importmatplotlib.pyplot aspltimportpandasas pdfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,1 image 可视化为散点图fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(1,1,1)ax.sca...
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x=[0,1,2,3] label=['东区','西区','北区','南区'] value=[2,4,6,8] ⓿ fig=plt.figure() ❶ ax_1=fig.add_subplot(2,2,1) ❷ ax_1.plot(x,value,'rp-') ...
fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(X, Y, Z) plt.show() if__name__=='__main__': ''' 默认执行方式: 1.获取当前文件夹下的1.log文件 2.将数据格式化为矩阵 3.以矩阵的列索引为x坐标,行索引为y坐标,值为z坐标 ...
如果没有设置,则使用当前matplotlib subplot**其中,变量和函数通过改变figure和axes中的元素(例如:title,label,点和线等等)一起描述figure和axes,也就是在画布上绘图。 subplots : boolean, default False#是否对列分别作子图 sharex : boolean, default True if ax is None else False#如果ax为None,则默认为...
When we passax=axto our plot, we’re saying “hey, we already have a graph made up! Please just use it instead” and then pandas/matplotlib does, instead of using a brand-new image for each. So what’s the difference between a figure and an axis/subplot? That’s...