使用plt.plot()函数来绘制你的数据。这里你需要提供x轴和y轴的数据。 使用plt.ylim()函数设置y轴范围: plt.ylim()函数允许你指定y轴的最小值和最大值。 显示图形以查看y轴范围设置效果: 使用plt.show()函数来显示你的图形,并查看y轴范围是否如你所愿。 下面是一个具体的代码示例: python import matplotlib...
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: ax.set_xlim(0,6)# 横坐标...
壹、折线图:plt.plot(x,y) 1. 输入x,y轴数据 x = [0,1,2,3,4] # x 轴数据 y = [0,1,2,3,4] # y 轴数据 1. 2. 2. 通用:设置标题和坐标,显示网格 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #使图像能显示中文标题/图例 plt.title('图表标题') plt.xlabel('x轴名称') plt...
('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...
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轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 **kwards:color 颜色...
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...
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([1,2,3,4],[1,2,3,4]) plt.show() ax. fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4)) ax=fig.add_subplot(111) ax.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) plt.show() 我们看到上面两种画图方式可视化结果并无不同,那区别在哪呢?
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis([-1,11,-1.5,1.5]); 当然plt.axis函数不仅能设置范围,还能像下面代码一样将坐标轴压缩到刚好足够绘制折线图像的大小: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('tight'); 还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位: ...