首先有横坐标xaxis和纵坐标yaxis(注意与axes区分),横纵坐标上的标签(也可以说是横纵坐标的名字)为xlabel和ylabel,横纵坐标上有刻度线tick,刻度上对应的刻度标签则是tick label。 具体设置时所对应的函数为 xlabel -->ax.set_xlabel() ylabel -->ax.set_ylabel() tick和tick label -->ax.tick_params,ax.x...
要改变x轴刻度,最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置,默认情况下,这些位置也就是刻度标签。但我们可以通过set_xticklabels将任何其他的值用作标签: In [40]: ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000]) In [41]: labels = ax.set...
ax.plot(X, C, label="$cos(x)$", clip_on=False) 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...
使用ax.set_title("Title"),为每个子图设置单独的标题,其中ax是一个Axes对象。 fig,axs=plt.subplots(2,1)x=[1,2,3,4,5]y1=[2,4,6,8,10]y2=[1,3,5,7,9]axs[0].plot(x,y1)axs[0].set_title("Plot 1")axs[1].plot(x,y2)axs[1].set_title("Plot 2")plt.tight_layout()plt.sho...
plt.plot(x, np.sin(x -0), color='blue')# 通过颜色名称指定 plt.plot(x, np.sin(x -1), color='g')# 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk) plt.plot(x, np.sin(x -2), color='0.75')# 介于0-1之间的灰阶值 plt.plot(x, np.sin(x -3), color='#FFDD44')# 16进制的RRGGBB值 ...
('X-axis')#Y轴坐标名ax.set_ylabel('Y-axis')ax.set_xticks(np.arange(0,11,2))ax.set_yticks([-1,0,1])#X轴坐标的长度ax.set_xlim(0,10)ax.set_ylim(-1.5,1.5)ax.plot(x,np.sin(x),label='sin(x)',linestyle='-.')ax.plot(x,np.cos(x),label='cos(x)')#显示右上方的名字...
ax.set_aspect('equal')ax.minorticks_on()ax.set_xlim(0,16)ax.grid(which='minor',axis='both') 最后是坐标轴tick和细节,这个在axes.xaxis or axes.yaxis上完成。 ax.xaxis.set_tick_params(rotation=45,labelsize=18,colors='w')start,end=ax.get_xlim()ax.xaxis.set_ticks(np.arange(start,en...
ax.set_title('My Plot')ax.set_xlabel('X Axis')ax.set_ylabel('Y Axis')ax.set_xlim(0, 10)ax.set_ylim(-1.5, 1.5)ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12)完成绘图至此，一个基本图形已绘制完成。在进行其他细节调整时，请尽量选择不使用 `plt.***` 的答案...
plt.ylabel('acc') # set ystick label #定义 y轴的含义 plt.xlabel('step') # set xstck label #定义x轴的标签 plt.savefig('D:\\commonNeighbors_CDF_snapshots.eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')保存图形 plt.show()#图形显示 图形效果如图 ...
label 图示 linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’‘:’‘steps’ …] linewidth or lw 宽度float value in points lod [True False] marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’‘.’‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’] markeredgecolor or mec any matplotlib color ...