```pythonfig = plt.figure() # 创建一个图形对象ax = fig.add_subplot(111, projection=’3d’) # 创建一个3D子图对象ax.scatter3D(x, y, z, c=color, s=size) # 使用scatter3d函数绘制数据点ax.set_xlabel(‘X Label’) # 设置x轴标签ax.set_ylabel(‘Y Label’) # 设置y轴标签ax.set_zlabe...
.set_index("concerns", drop=True) .iloc[::-1] ["concerns per 1,000"]<10] = gray_palette[4] 然后我们直接从 DataFrame 创建绘图。 (df .set_index("concerns", drop=True) .iloc[::-1] .plot .barh() .update_traces(marker=dict(color=color.tolist())) ) 更新布局会产生以下结果。在...
.set_index("concerns", drop=True) .iloc[::-1] ["concerns per 1,000"]>=10] = red_palette[0] color[df .set_index("concerns", drop=True) .iloc[::-1] ["concerns per 1,000"]<10] = gray_palette[4] 然后我们直接从 DataFrame 创建绘图。 (df .set_index("concerns", drop=True) ...
ax.set_xlim(0,2*np.pi)# 设置横轴范围从 0 到 2π。ax.set_ylim(-1.5,1.5)#设置纵轴范围从 −1.5 到 1.5。x_ticks=np.arange(0,2*np.pi+np.pi/2,np.pi/2)#生成横轴刻度的位置,从 0 到 2π,间隔为 π/2。x_ticklabels=[r'$0$',r'$\frac{\pi}{2}$',r'$\pi$',r'$\frac{3...
(figsize=(12, 4)) # 绘制曲线,设置y轴标签和曲线颜色 ax.plot(x, y, label='sin(x)',color='red') # 添加标题和标签 ax.set_title('Sine Wave') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('sin(x)') # 添加图例 ax.legend() # 保存图形 plt.savefig('line_plot.png') # 显示图形 plt.show(...
更新x 和 y 轴属性会产生以下结果。 (df.set_index("concerns",drop=True).iloc[::-1].plot.barh().update_traces(marker=dict(color=color.tolist())).update_layout(template=
(df.plot.barh().set_xlabel("concerns per 1,000")) 我们成功地将 x 轴标签设置为“每 1,000 个关注点”,但这样做时,我们返回了一个 Text 对象并丢失了宝贵的 Axis 对象,该对象允许我们访问宝贵的方法来进一步修改图表。太糟糕了! 这是解决上述限制的另一种方法, ...
['top'].set_visible(False) #去掉上边框ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉右边框plt.plot(x,A,color="black",label="A algorithm",linewidth=1.5)plt.plot(x,B,"k--",label="B algorithm",linewidth=1.5)plt.plot(x,C,color="red",label="C algorithm",linewidth=1.5)plt.plot(x,D...
ax.set_title('My first matplotlib plot') #为X轴设置一个名称 ax.set_xlabel('Stages') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 添加图例(legend) 在添加subplot的时候传入label参数来添加图例 fig=plt.figure()
width = 0.35x1 = np.arange(len(x)) fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(x1 - width/2, y1, width, label='商家A')rects2 = ax.bar(x1 + width/2, y2, width, label='商家B')ax.set_title('Matplotlib—柱状图')ax.set_xticks(x1)ax.set_xticklabels(x)ax.legend()plt.show(...