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.xlim(-1,30) plt.ylim(0,70) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 上面代码生成的图: 例子2:控制图x,y坐标的刻度 使用上面的代码中的x, y1...
例如,要设置横坐标轴范围为0到10,纵坐标轴范围为0到20,可以使用如下代码: importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[10,15,13,18,16]plt.plot(x,y)plt.xlim(0,10)plt.ylim(0,20)plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的示例中,我们设置了横坐标轴的范围为0到10,纵...
ax.plot(x,y,c = (0.25,0.25,1.00),lw = 2,zorder = 10)#pair0 #ax.plot(x,y,c = (0.25,0.25,1.00),lw = 2,zorder = 0)#pair1 #设置网格 ax.grid(linestyle=":",linewidth = 0.5,color = "r",zorder = 0)#pair0 #ax.grid(linestyle="-",linewidth = 0.5,color = "r",zorder = ...
xlim/ylim: 控制轴的显示范围。Major/Minor Tick: 刻度线是轴上的小标记,用来表示特定的数据值。"Maj...
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x表示二维坐标中X轴数据(列表或数据,可选) y表示二维坐标中Y轴数据(列表或数据) format_string表示控制曲线的格式字符串(线宽,线型,颜色等等),可选 **kwargs表示第二组或更多(x,y,format_string) 注:意味着可以通过成组传入多组x,y的值进行多个曲线的绘制工作,但是...
接下来,我们可以使用plt.axes()函数来绘制坐标轴,并将截取到的数据绘制成折线图。代码如下: ```python fig = plt.figure() ax = plt.axes() # 绘制折线图 ax.plot(subset['date'], subset['temperature']) # 设置坐标轴标题 ax.set_xlabel('日期') ...
最后,plt.subplot2grid()允许精确控制子图在图中的位置,通过定义函数简化设置步骤。总结来说,Python中的子图绘制有plt.subplot()、ax.plot()和plt.subplot2grid()三种方式,具体选择取决于项目需求和个人喜好。尤其是plt.subplot2grid(),因其灵活的子图定位,对于精确调整子图布局非常有用。
1、plt.plot(x,y)plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’) plt.show()结果**kwards: color 颜色 linestyle ...
通过调用plt.ticklabel_format函数,我们将y轴的坐标值显示为科学计数法。 style='sci'参数表示使用科学计数法显示坐标值,axis='y'参数表示对y轴进行设置,scilimits=(0,0)参数表示不限制科学计数法的显示范围。 控制科学计数法的显示格式 在plt中,我们还可以通过调整参数来控制科学计数法的显示格式。 import...