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...
plt.plot(x, z, "b--",label = "$cos(x^2)$") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Volt") ''' xlim()、ylim()分别表示x,y轴的显示范围 ''' plt.title("PyPlot First Example") plt.legend()#显示图示,图中每条曲线的标签所在的矩形区域,loc参数可调整位置。 plt.savefig("c:\\figure1.p...
plt.plot(y,xx) 4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围 如 plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围,从0~1000 #lim为极限,范围 plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围,从0~20 5、plt.xticks():设置x轴刻度的表现方式 fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFF...
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) # 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Ma...
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 '...
ax4.plot([1,2,3,4],[1,2,3,3]) plt.show() 简单子图创建 ax1=fig.add_subplot(221),221里面前两个代表的是画布划分的行数和列数,公共分为4个子图,最后一个1是代表,现在选中第一个子图。 import matplotlib.gridspec as gridspec#调用网格 ...
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。
plot,plotyy是常用的画图函数,但是默认的格式通常不能准确的画出你想要的图,因此需要很多细节的修改,才能完整准确的表达你的意图。下面列举了一些常用的指令。 %单y轴 plot(t*1e+9,abs(iGG)/max(abs(iGG)),'k','linewidth',2); axis([-5,5,0,1]) ...