1. 项目背景和目标 在数据可视化中,绘制合适的坐标轴刻度是非常重要的,它能够帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。然而,有时候matplotlib绘制的图表默认的刻度可能不符合我们的需求,我们可能需要手动固定x轴和y轴的刻度来获得更好的可视化效果。本项目的目标就是探讨如何通过Python的plot函数来固定x轴和y轴的刻度。
importmatplotlib.pyplotasplt# 设置字体字号plt.rcParams.update({'axes.labelsize':20,'xtick.labelsize':15,'ytick.labelsize':15})# 创建示例数据x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,4,5,6]# 绘制折线图plt.plot(x,y)plt.xlabel('X轴',fontsize=20)plt.ylabel('Y轴',fontsize=20)plt.show() 在上面...
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. import库 importmatplotlib.pyplotasplt # 2. 设置可视化数据 ...
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,**kwargs) Parameters---x, y : array-likeorscalar The horizontal/vertical coordinates of the data points.*x* values are optional. Ifnotgiven, they default to ``[0, ..., N-1]``...
pd_iris = pd.DataFrame(np.hstack((x, y.reshape(150,1))),columns=['sepal length(cm)','sepal width(cm)','petal length(cm)','petal width(cm)','class'] ) 查看数据集样子? pd_iris["sepal width(cm)"]简单统计,后文主要使用该列数据集绘...
plot(X,Y) :绘制Y关于X的函数。 plot(X,Y,LineSpec) :指定线形,标记,颜色等。详细 plot(_,Name,Value) :指定线的属性。 举例: plot(x,y1,'k-',x,y2,'b--',x,y3,'r:','linewidth',1.5); 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 figure(1) plot(x,Psum,'k-',x,Pz1,'b...
在Python中,plt.plot是matplotlib库中一个常用的函数,用于绘制折线图。折线图是一种常见的数据可视化方式,通过连接数据点形成折线来展示数据的趋势和变化。 函数语法 plt.plot函数的基本语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy codeplt.plot(x,y,format_string,**kwargs) ...
violinplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], linewidth=5) #sns.plt.show() (7) Change width修改图形宽度 # In[*] # Change width sns.violinplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], width=1) #sns.plt.show() (8) 使用colorpalette设置小提琴图颜色 # library &...
基础知识:鱼不语:Python之matplotib库 绘制常用图表 1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label) 其中,参数x,y分别表示x轴和y轴的数据;color表示折线图的颜色 ...
plt.plot(t, y) # 一条轨迹 plt.draw()#注意此函数需要调用 time.sleep(1) 2. Jupyter notebook版本 也对应三种应用:需要保存历史数据,无需保存历史数据,无需保存历史数据进阶版。 注意:在Jupyter notebook中显示python的画图程序时,需要添加%matplotlib inline,但是身边有人运行本博客中的程序时会出现无法正常...