6. 设置双y轴标签 ax1.set_title('Double Y-axis Plot')fig.tight_layout()plt.show() 1. 2. 3. 状态图 已完成已完成已完成已完成已完成已完成已完成 结尾 本项目使用Matplotlib库实现了双y轴标签的显示,让不同范围的数据在同一张图中更加清晰地展示出来。通过以上技术方案,可以轻松实现双y轴标签的显示...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importpandasaspd x=np.linspace(0,2*np.pi,50)# y1=np.sin(x) y2=np.cos(x) data=np.concatenate(([x],[y1],[y2]),axis=0) df=pd.DataFrame(data).T df.set_index(0,inplace=True) df.columns=['sinx','cosx'] # DataFrame.plot(x=None, ...
Matplotlib是一个用于绘制图表和数据可视化的Python库。其pyplot子库可以绘制各种类型的图形,包括线图、条形图、散点图等,并能够处理多条参数曲线。本文主要介绍如何使用Matplotlib的pyplot.plot()函数绘制参数曲线。参数曲线介绍参数曲线是由两个或更多个方程组成的曲线,通常表示为x=f(t)和y=g(t)。t是一个参数,...
plt.ylabel('Y-axis Label'); image-20240820222234455 请记住——每个图表都包括两个轴:X轴和Y轴。在上面的示例中: X轴表示 “number_one” Y轴表示 “number_two” # 1. import库 importmatplotlib.pyplotasplt # 2. 设置可视化数据 first_number = [1,2,3,4,5...
【数据可视化】 之 Matplotlib数 Python 中利用 Matplotlib 绘制并合并展示 大家好,最近在研究在搞Python的作业,有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中,因为此前很少用这方面的东西,所以折腾了不少时间,今天介绍一下。 1、subp… 阿沐发表于谷歌GA/.. 📊 数据 | ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') plt.show() ``` 总结 本文介绍了一些常用的Matplotlib plot参数,包括线型参数、颜色参数、点型参数、标记大小参数、线宽参数、标签参...
plot 函数是 matplotlib.pyplot 模块中最常用的函数之一,用于绘制二维线图。 基本用法 导入模块 首先,你需要导入 matplotlib.pyplot 模块: import matplotlib.pyplot as plt 绘制简单的线图 基本的 plot 函数调用格式如下: plt.plot(x, y) 其中x 和y 是等长的数组或列表,分别表示横坐标和纵坐标的数据点。
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] # 绘制图形,并设置x轴从1开始,y轴从0开始 plt.plot(x, y plt.xlim(1, 4) plt.ylim(0, 20) plt.show() 在上面的代码中,xlim=(1, 4)指定了x轴的范围从1到4,而ylim=(0, 20)设置了y轴的范围从...
在Matplotlib中Figure对象是图表的基础(通俗点讲就是绘图的画纸),而一个Figure可以分很多个绘图区域,在有的书上也称为Axes,请不要与坐标轴(Axis)搞混。在绘制图形的时候一般是一个绘画区域绘制一个图形,可以通过subplot方法进行划分: plt.subplot(nrows.ncols,plot_number) ...
python中,常常需要数据(结果、日志等)可视化,从而观察和记录数据,借助matplotlib包中plot()函数可以很好地展示数据。 一、认识plot() 函数和subplot()函数 plot()调用的常用语法: plt.plot(x, y, linestyle=, marker=, color=, linewidth=, markersize=, label=, ) ...