`igraph` 没有直接的图例功能。可以通过 `add_label` 来模拟图例，或者你可以结合 `matplotlib` 在 `...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个包含两个子图的图表,1行2列fig,axs=plt.subplots(1,2)# 在第一个子图上绘制一些数据axs[0].plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])axs[0].set_title('Square Numbers')# 设置第一个子图的标签# 在第二个子图上绘制不同的数据axs[1].plot([1,2,3,4],[1,2,...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib from matplotlib import ticker import numpy as np def set_style(label: str='seaborn-whitegrid'): """set style of plt""" ## the print statement tells all available style sheets # print(plt.style.available) plt.style.use(label) def set_sizes...
1. 柱状堆叠图 plt.bar(menu, popularity, label='店内点餐人数') plt.bar(menu, take_out_popularity, bottom=popularity, label='外卖点餐人数') 1. 2. 2. 折线堆叠图 label=['店内点餐人数','外卖点餐人数'] plt.stackplot(menu,popularity,take_out_popularity,labels=label) plt.legend() 1. ...
ax.plot(X, S, label="$sin(x)$", clip_on=False) # 隐藏上右边的轴线 ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) # 移动下左边的轴线 ax.spines["left"].set_position(("data", -3.25)) ax.spines["bottom"].set_position(("data", -1.25)) ...
#Create scatter plot hereplt.gcf().set_size_inches(10, 8) 另一种选择是在创建scatter图之后使用gcf获取当前图形,并回顾性地设置图形大小: (1)figure语法说明 figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True) ...
1、加载库 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 2、逐步添加 barh() 参数,绘制条形图 def title_table(ax): ax.set_title(label=f'
label:为直方图添加标签。 让我们通过一些例子来详细了解这些参数的使用。 3. 调整bins参数 bins参数可以控制直方图的柱子数量或者边界。我们可以传入一个整数来指定柱子的数量,或者传入一个数组来指定柱子的边界。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成随机数据data=np.random.randn(1000)# 使用不同的bins...
ax.plot(x, y2, color='green', linestyle='--', label='cos(x)')ax.set_title('Sin and Cos functions')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')ax.legend(loc='best')显示图像 plt.show()以上示例代码中，我们使用np.linspace()函数生成一个从0到10的等间隔序列，用于表示坐标轴的...
cb.set_label("density") KDE 有着光滑的长度,可以在细节和光滑度中有效的进行调节(一个例子是方差偏差权衡)。这方面有大量的文献介绍:高斯核密度估计gaussian_kde使用了经验法则来寻找输入数据附近的优化光滑长度值。 其他的 KDE 实现也可以在 SciPy 中找到,每一种都有它的优点和缺点;参见 sklearn.neighbors.Ker...