在这段代码中,label参数用于设置图例的标签,legend函数用于显示图例。 2.3. 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]plt.plot(x,y,label='Prime Numbers')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.title('Plot with Labels')plt.legend()plt.show() 1. 2...
1)定义坐标范围:一般MATLAB自动定义坐标范 围,如用户认为设定的不合适,可用:axis([Xmin, Xmax, Ymin, Ymax]) 来重新设定; 2) 坐标轴控制:MATLAB的缺省方式是在绘图时,将所在的坐标系也画出来,为隐去坐标系,可用axis off;axis on则显示坐标轴 3)通常MATLAB的坐标系是长方形,长宽比例大约是 4:3,为了得到...
plt.plot(number_one, number_two); #给axes添加label plt.xlabel('X-axis Label'); 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. impo...
plt.grid(axis="y", c='#d2c9eb', linestyle = '--',zorder=0) # 画第一个柱子,是批量画的,X轴的每个标签都开始画第一个柱子 plt.bar(xticks, f1_1, width=0.9 * width, label="Attention weights", color="#7e728c", edgecolor='black', linewidth=2, zorder=10) # xticks + width,表示的...
x=np.argmax(label,axis=1).reshape(-1,1) print(np.max(x)) y=np.array(y_test.values).reshape(-1,1) print(np.max(y)) source=len((x-y)[(x-y)==0])/len(x) plt.figure('tensorflow-手写数字',figsize=(12,6)) plt.scatter(list(range(len(x))),x,c=y,label='source={0}'....
(x2,y2,label='legend_line2')# Plot more data on the axes...ax.set_xlabel('x label')# Add an x-label to the axes.plt.ylabel("y axis")# Add a y-label to the axes.# ax.set_title("the picture title") # Add a title to the axes.ax.legend()# Add a legend.plt.show()#...
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) plt.ylabel('Squares',fontsize=14) x_major_locator=MultipleLocator(1) #把x轴的刻度间隔设置为1,并存在变量里 y_major_locator=MultipleLocator(10) ...
set_color('black') for label in labels] # 设置坐标轴刻度 plt.tick_params(axis='x', direction='out', labelsize=13, length=4.6, width=1.15) plt.tick_params(axis='y', direction='out', labelsize=13, length=4.6, width=1.15) # 展示 X 和Y 轴的子刻度 ax.xaxis.set_minor_locator(...
Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。 本文以jupyter notebook为编辑工具,针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot...
# sort your df on highest value, descending df = df.sort_values(by='Value', ascending=False) fig = px.line(df, x='MachineID', y='Value')# set x-axis as categorical:fig.update_xaxes(type='category') Resulting plot: 你可以在这里找到更多关于分类轴的信息:https://plotly.com/python/...