步骤2:创建图形和坐标轴对象 创建一个图形和坐标轴对象,例如: fig,ax=plt.subplots() 1. 步骤3:绘制图形 使用plt.plot()等方法绘制你的图形,例如: x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]ax.plot(x,y) 1. 2. 3. 步骤4:指定坐标轴范围 使用set_xlim()和set_ylim()方法指定横纵坐标的范围,例如: a...
plt.plot(x,y,color='r',marker='o',linestyle='dashed') '''axis:坐标轴范围语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax],也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值]''' plt.axis([0,6,0,20]) plt.show() 如果matplotlib参入的参数只能是列表的话,这对数据处理很不利。一般,我...
plot函数最重要的参数就是数据的x轴和y轴坐标。这些坐标通常由两个数组来构成,一般是numpy数组或者Python列表。x和y数组必须有相同的长度,否则会引发错误。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制 y = sin(x) 的图形 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) # 生成...
X轴的坐标轴属性:plt.plot可以设置X轴的坐标轴属性,包括坐标轴的范围、刻度线的样式、标签的位置等。 综上所述,plt.plot函数在绘制线时的X轴问题主要涉及数据类型、刻度和标签、坐标轴属性等方面的设置。 以下是一些相关的链接和推荐的腾讯云产品: Matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/ 腾讯云云服务器...
然后,使用plt.plot函数绘制折线图,设置线条样式为o-,颜色为蓝色,添加了标签为"折线图"。接着,使用plt.xlabel和plt.ylabel设置坐标轴的标签,使用plt.title设置图表标题,最后使用plt.legend添加图例,并通过plt.show()显示图表。 运行代码后,我们可以看到一个简单的折线图,横坐标为1到5,纵坐标为对应...
plt.plot(x,y,"ob:")#"b"为蓝色,"o"为圆点,":"为点线# plt.show()# plt.figure(dpi=150)# 设置坐标轴范围 plt.xlim((0,700))plt.ylim((480,500))# 设置坐标轴刻度 my_x_ticks=np.arange(0,700,30)my_y_ticks=np.arange(480,500,1)plt.xticks(my_x_ticks)plt.yticks(my_y_ticks)#...
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=3,linestyle=':') #坐标轴设置 plt.xlim((-3,3)) #x轴显示范围 plt.ylim((0,3)) plt.xlabel('i am x') #x轴名称 plt.ylabel('i am y') new_ticks=np.linspace(-3,3,5) #自定义一组单位 ...
plt.plot(x,y) 这样就可以在坐标系中绘制出我们的数据集,其中x轴和y轴的值分别为x和y列表中的对应元素。 第四步:设置坐标轴范围 在进行数据可视化时,我们有时候需要动态地调整坐标轴的范围,以便更好地查看数据。但有时候,我们也需要固定坐标轴的范围,这样可以减少误判和误解,在一定程度上提高数据可视化的精度。
plt.plot(x, y1, '--') plt.plot(x, y2, '--') plt.plot(x, y3, '--') #控制图的x,y坐标轴的取值范围 plt.axis([-1,20,0,80]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. #测试plt.xlim 和 plt.ylim, 结果如图2 ...