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: ax.set_xlim(0,6)# 横坐标范围为0到6ax.set_ylim(0,12)#...
y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('Original Line Plot')plt.show()# 修改x坐标plt.xticks(x,['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'])# 绘制修改后的线图plt.plot(x,y)plt.xlabel('x'
alpha参数:控制点的透明度,值在0(完全透明)到1(完全不透明)之间。edgecolors参数:指定边框的颜色,可以是’face’(与点颜色相同)、‘none’(无边框)或颜色名。linewidths参数:指定边框的宽度。数据范围和比例尺:xlim和ylim参数:设置x轴和y轴的范围。xscale和yscale参数:设置x轴和y轴的比例尺,例如’l...
x=np.linspace(-10,10,400)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)# 添加垂直参考线plt.axvline(x=0,color='red',linestyle='--',label='x=0 line')plt.axvline(x=np.pi,color='green',linestyle=':',label='x=π line')# 添加水平参考线plt.axhline(y=0,color='blue',linestyle='-.',label='y=...
plt.plot(x, y, c='k', linewiidth=12, label='***') # 绘制折线图,并定义线型颜色、宽度、标签 plt.legend(loc='upper right') # 显示线型标签,并注明在图中的位置loc,如右上'upper right',百度plt.legeng即可 plt.xlim(xmin, xmax) # x坐标范围 ...
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:X轴数据,列表或数组,可选。当绘制多条曲线时,各条曲线的X不能省略。 y:Y轴数据,列表或数组。 format_string:控制曲线的格式字符串,可选。 **kwargs:第二组或更多(x,y,format_string) format_string: 由颜色字符、风格字符和标记字符组成。
plt.plot(x, y) 是Python中matplotlib库中的一个函数,用于在二维平面上绘制线图或散点图。其中,x和y是两个等长的列表或数组,分别代表x轴和y轴的数据。如果只提供一个列表或数组,例如 plt.plot(y),那么这个列表或数组就会被视为y轴的数据,而x轴的数据则默认为 [0, 1, ..., len(y...
plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) plt.show 具体实现效果: 4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel 二维坐标图形中,需要在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。设置坐标轴名称使用的接口是 xlabel 和 ylable...
('年份') 00:11 plt.ylabel('累计盈亏金额(一手)') 00:09 plt.plot(x, y) 00:07 plt.show() 00:06 open_low_times = len(au_df[ au_df['open'] == au_df['low'] ]) 00:24 开盘价就是最低价共出现 00:13 绘制散点图 00:35 plt.scatter(x, y,c='red',s=0.3) 00:25 为什么不...