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)) ax.legend(...
10,100)y1=np.sin(x)ax1.plot(x,y1,'r-',label='Sin(x)')# 绘制第二个数据集y2=np.cos(x)ax2.plot(x,y2,'b-',label='Cos(x)')# 设置坐标轴标签ax1.set_ylabel('Sin(x)')ax2.set_ylabel('Cos(x)')# 显示图注ax1.legend(...
要将标签移动到右下角,我们可以使用plt.gca()来获取当前的坐标轴对象,并使用set_position()方法来设置标签的位置。set_position()方法接受一个元组,表示标签的位置。元组的第一个元素是x坐标,第二个元素是y坐标。 # 获取当前的坐标轴对象ax=plt.gca()# 设置标签的位置ax.xaxis.set_label_coords(1.02,-0.05)...
"ax.yaxis.set_minor_locator")annotate(-0.15,3.00,"Major tick label","ax.yaxis.set_major_fo...
set_xticks(x[::5]) axes[0].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5]) axes[1].set_xticks(x[::5]) axes[1].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5]) # 2.2 添加网格显示 # plt.grid(True, linestyle="--", ...
cb.set_label('counts in bin') 类似plt.hist,plt.hist2d有许多额外的参数来调整分桶计算和图表展示,可以通过文档了解更多信息。而且,plt.hist有np.histogram,plt.hist2d也有其对应的函数np.histogram2d。如下例: counts, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=30) ...
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...
('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...
'用户听歌数量（首）',fontsize=14) #调整横纵label的值plt.ylabel('人数占比（%）',fontsize=14)#plt.legend(fontsize=12) #调整label的值fig = plt.gcf() #调整保存的图大大小fig.set_size_inches(10，6.18)fig.savefig('1.png', dpi=300)plt.show()1234567894.ax0.hist(x,...
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 ...