当我们想调整图形的大小以及在一个图形中添加多个轴对象时,有必要显式地使用plt.figure()。 #in order to modify the sizefig = plt.figure(figsize=(12,8))#adding multiple Axes objectsfig, ax_lst = plt.subplots(2, 2)#a figure with a 2x2 grid of Axes plt.figure()的必要性: 这并不总是必...
这可以通过调用plt.figure()函数来实现。 fig=plt.figure() 1. 步骤3:设置图片大小 设置图片大小是通过调用图表对象的set_size_inches()方法来实现的。该方法接受一个元组作为参数,表示图片的宽度和高度,单位为英寸。 fig.set_size_inches(8,6) 1. 步骤4:绘制图表 在设置图片大小之后,我们可以使用Matplotlib的...
使用plt.figure和subplot来创建一个包含两个子图的图形：fig = plt.figure(figsize=(10, 6))# 创建温度子图（结果如下）ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)ax1.plot(months, temperatures, 'r-o') # 红色圆点连线 ax1.set_title('Monthly Average Temperatures')ax1.set_ylabel('Temperature (°C)')#...
这可以通过调用plt.figure()函数来完成。 fig=plt.figure() 1. 步骤3:设置画布大小 一旦我们有了画布对象,我们可以使用fig.set_size_inches()函数来设置画布的大小。该函数的参数是一个元组,表示画布的宽度和高度,单位为英寸。例如,我们可以将画布的大小设置为 10x6 英寸。 fig.set_size_inches(10,6) 1. ...
fig1 = plt.figure(1)#定义一个画图板 axes = plt.subplot(111) #画板划分1*1 的网格,在第1个位置上,如果参数为 222 则表示为2*2的网格,第2个位置上 ,222相当于2,2,2这样的参数定义 axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]) #设置y轴的刻度 ...
style.use(label) def set_sizes(fig_size:tuple[int,int]=(9, 6), font_tsize:int=10, font_size:int=10): """ set fonts for plt https://matplotlib.org/2.0.2/api/pyplot_api.html?highlight=rc#matplotlib.pyplot.rc :param fig_size: figure size :param font_tsize: figure title size ...
fig.set_facecolor('lightgray') # 设置窗体颜色 设置axes 绘图区的颜色 使用axes对象的set_facecolor方法来设置绘图区的颜色。 ax = plt.gca() # 获取当前的axes ax.set_facecolor('lightyellow') # 设置绘图区颜色 示例 # 创建一个figure对象fig=plt.figure(figsize=(6,4))# 设置figure窗体的颜色fig.set...
[1,0].set_title('Tangent Wave')axs[1,1].plot(x,np.exp(x),label='Exponential')axs[1,1].set_title('Exponential Function')foraxinaxs.flat:ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')ax.legend()fig.suptitle('Trigonometric and Exponential Functions - how2matplotlib.com',fontsize=16)plt....
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 7))绘制数据在 axes 上绘制数据。x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)ax.plot(x, y)ax.plot(x, 2*y)调整坐标轴和细节对坐标轴进行细节调整，包括标题、坐标轴标题、坐标轴属性、坐标轴刻度等。ax.set_title('My Plot')ax.set_xlabel(...
plt.legend(loc="upper right", fontsize=14)# 设置位置 plt.xlabel("Training set size", fontsize=14)# 标签 plt.ylabel("RMSE", fontsize=14) plt.axis([0,80,0,3])#表示要显示图形的范围 plt.xticks(np.arange(0,81, step=20))#设置刻度 ...