例如,下例中我们使用了半透明的背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制了轮廓图,并带有每个轮廓的数值标签(使用plt.clabel函数绘制标签): contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], orig...
例如,下例中我们使用了半透明的背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制了轮廓图,并带有每个轮廓的数值标签(使用plt.clabel函数绘制标签): contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], orig...
plt.plot(x, x +1,'--c')# 天青色虚线 plt.plot(x, x +2,'-.k')# 黑色长短点虚线 plt.plot(x, x +3,':r');# 红色点线 上面的单字母颜色码是 RGB 颜色系统以及 CMYK 颜色系统的缩写,被广泛应用在数字化图像的颜色系统中。 还有很多其他的关键字参数可以对折线图的外观进行精细调整;可以通过...
例如,下例中我们使用了半透明的背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制了轮廓图,并带有每个轮廓的数值标签(使用plt.clabel函数绘制标签): contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], orig...
plt.plot(x, x +1,'--c')# 天青色虚线 plt.plot(x, x +2,'-.k')# 黑色长短点虚线 plt.plot(x, x +3,':r');# 红色点线 上面的单字母颜色码是 RGB 颜色系统以及 CMYK 颜色系统的缩写,被广泛应用在数字化图像的颜色系统中。 还有很多其他的关键字参数可以对折线图的外观进行精细调整;可以通过...
plt.plot(x, x +1,'--c')# 天青色虚线 plt.plot(x, x +2,'-.k')# 黑色长短点虚线 plt.plot(x, x +3,':r');# 红色点线 上面的单字母颜色码是 RGB 颜色系统以及 CMYK 颜色系统的缩写,被广泛应用在数字化图像的颜色系统中。 还有很多其他的关键字参数可以对折线图的外观进行精细调整;可以通过...
ax.plot(x, np.cos(x),--r, label=Cosine) ax.axis(equal) leg = ax.legend; 但除此之外还有很多能自定义图例的方法。例如,我们可以指定图例位置并且去除边框: ax.legend(loc=upper left, frameon=False) fig 我们可以使用ncol属性设置图例中每行的列数: ...
ax.plot(x, np.cos(x),--r, label=Cosine) ax.axis(equal) leg = ax.legend; 但除此之外还有很多能自定义图例的方法。例如,我们可以指定图例位置并且去除边框: ax.legend(loc=upper left, frameon=False) fig 我们可以使用ncol属性设置图例中每行的列数: ...