plt.plot(x, y) plt.yscale('log') plt.title('log') plt.grid(True) # symmetric log plt.subplot(223) plt.plot(x, y - y.mean()) plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01) plt.title('symlog') plt.grid(True) # logit plt.subplot(224) plt.plot(x, y) plt.yscale('logit') plt.titl...
plt.plot(x, y) # 设置x轴和y轴的显示范围 plt.xlim([1, 5]) plt.ylim([0, 10]) # 设置标题 plt.title("Title") # 显示水平网格线 plt.grid(axis='y') # 显示图像 plt.show() 这个题目考察的知识点是Matplotlib库中绘图函数的使用。解题思路如下: 首先,我们需要使用Mat...
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)#...
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) # 生成一个包含 50 个元素的数组,范围是 0 到 2π y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show() ``` 2. linestyle参数 linestyle参数用来设置线条的风格,可以是实线、虚线、点线、点划线等。常用的线条风格如下: '-' 实线 '--' 虚线 '-.' 点划线 '...
#设置x,y轴的范围 ax.set_xlim(0,4) ax.set_ylim(0,2) #在子图画画 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)...
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 ...
x=[0,1,2,3,4]y=[5,10,15,20,25]plt.plot(x,y)plt.show() 上述代码会生成一个折线图,但横坐标的刻度为[0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0],而不是我们期望的整数刻度[0, 1, 2, 3, 4]。 解决方法 要解决这个问题,我们可以使用plt.xticks函数来设置横坐标的刻度。plt.xticks函数允许我们手动指定刻度...
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。
'''添加范围''' y = np.arange(0,10,1) plt.plot(y) #''' 设置x轴的刻度:plt.xlim() ''' plt.xlim(-2,12) # 设置x轴的刻度从-2到12 ''' 设置y轴的刻度:plt.ylim() ''' plt.ylim(2,10) # 设置x轴的刻度从2到10 plt.show() ...