python准确率绘图 python plot figsize 1.importmatplotlib# 注意这个也要import一次2.importmatplotlib.pyplotas plt3.fromIPython.core.pylabtoolsimportfigsize#importfigsize4.#figsize(12.5,4)# 设置 figsize5.plt.rcParams['savefig.dpi']=300#图片像素6.plt.rcParams['figure.dpi']=300#分辨率7.# 默认的像素:[...
1. 安装matplotlib pip install matplotlib 1. 2. 导入matplotlib import matplotlib.pyplot as plt 1. 3. 绘图流程 3.1 流程 参数说明: figsize: 指定图像的长和宽 dpi: 图像的清晰度 # 1. 创建画布 plt.figure(figsize=(10,4), dpi=100) # 2. 绘制图像(折线图为例) plt.plot([1,2,3,4,5,6,7...
可以在添加subplot的时候传入label参数。 fig = plt.figure(figsize=(12,5));ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k',label='one')#传入label参数,定义label名称 ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k--',label='two') ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k...
同时显示多张图时,在每一句 plt.plot(x,y) 前边添加 plt.figure() ,就可以画出多张图。 二、利用figure函数指定图片编号、大小 1、如果上述figure函数的参数为空,即plt.figure(),那么图片名字默认为1,2,3... 指定了num=3 or 其他数值后,图片编号为指定的编号。 2、figsize, 图片长和宽 如下: plt.fig...
plt.figure(figsize=(6,4), dpi=100) 2.8 保存图片 plt.savefig("折线图01.png", dpi=200) 3 代码整合示例 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt x = np.arange(0,2* np.pi,0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x,y,color='green',linewidth=1,linestyle='--',marker='o',markersize=2) ...
subplots:将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中 sharex:如果subplots=True,则共用同一个X轴,包括刻度和界限 sharey: 类似于sharex figsize: 表示图像大小的元组 title: 表示图像标题的字符串 legend: 添加一个subplot图例(默认为True) sort_columns: 以字母表顺序绘制各列,默认使用前列顺序...
除了以上参数外,plot函数还可接受一些其他参数,如: xlabel、ylabel:指定x轴和y轴的标签 title:指定图表的标题 xlim、ylim:指定x轴和y轴的显示范围 grid:是否显示网格线 legend:是否显示图例 figsize:指定图表的大小 subplot:绘制多个子图 以上只是常见的plot函数参数,具体还可以根据需要使用其他参数。 0 赞 0 踩最...
fig1 = plt.figure(num=1,figsize=(7,5)) x = np.linspace(0.0,np.pi*2,12) y = np.sin(x) plt.plot(x,y,'go:')# 指定x轴数据 fig2 = plt.figure(num=2) plt.plot(y,'rx-')# 无x轴数据 plt.show() 无x 轴数据则默认把 y 轴数据的下标当成 x 轴 ...
(figsize=(15, 12), dpi=200) # 这里定义ax,是为了后面画图的边框所用 ax = plt.axes() # axis取值可以为'both','x','y', both是网格,x是只有垂直于x轴的线,y是只有垂直于yz轴的线 # c是设置线的颜色,linestyle 是画出的线的类型, zorder 是让线位于柱子下面而设置的,其值越小,线越靠下 ...
1、首先我们导入模块，读取数据。import pandas as pd #通常这里我使用相对地址，就是py文件夹下的In文件夹下的2008_2020_T.xlsx,exce文件。data ='./In/2008_2020_T.xlsx' df=pd.read_excel(data)df1.plot(figsize=(15,9),x_compat=True,marker='o',xlim=[datetime(2021,11,1),datetime(2021,12,...