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)# 纵坐标范围为0到12 1. 2. 步骤5:显示图形...
我们可以通过plt.xticks函数来设置刻度的显示范围和间隔。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(0,10000,1)y=np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.xticks(np.arange(0,10000,2000))plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上述代码中,我们使用了plt.xticks函数来设置x轴刻度的显示...
然后,使用plt.plot函数绘制折线图,设置线条样式为o-,颜色为蓝色,添加了标签为"折线图"。接着,使用plt.xlabel和plt.ylabel设置坐标轴的标签,使用plt.title设置图表标题,最后使用plt.legend添加图例,并通过plt.show()显示图表。 运行代码后,我们可以看到一个简单的折线图,横坐标为1到5,纵坐标为对应...
设置坐标轴范围:plt.xlim(xmin, xmax),plt.ylim(ymin, ymax) 可以设置x轴和y轴的范围。 显示图表:plt.show() 将绘制的图表显示出来。 以上是plt.plot函数的一些常用用法,还可以通过查阅Matplotlib库的官方文档来了解更多详细的用法。 0 赞 0 踩最新...
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 ...
#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,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...
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...
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。