col_widths = [log_table_widths, log_table_widths, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3] # Add the table to the plot table = ax.table(cellText=cell_text, colLabels=col_labels, cellLoc='center', ...
line=ax.plot(range(5))[0]#用axes对象的plot()进行绘图,它返回一个Line2D的对象;line.set_color('g')#再调用Line2D的对象的set_color函数设置color的属性;plt.show() 输出图形: 5、figure 容器 在构成图表的各种Artist对象中,最上层的Artist对象是Figure。我们可以调用add_subplot()与add_axes()方法向图表...
1) del xdata[:] del ydata[:] line.set_data(xdata, ydata) return line, # 创建图形对象以及子图对象 fig, ax = plt.subplots() # 创建线条对象 line, = ax.plot([], [], lw=2) # 创建文本对象用于显示 x 和 y 值 text = ax.text(0., 0., '', transform=ax.transAxes) #...
frommpl_toolkitsimportmplot3d# to plot 3dfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ts=np.linspace(0,2*np.pi,50)xs=np.sin(ts)ys=np.cos(ts)ax.scatter(xs,ys,ts)plt.show() 画线 画线也很简单,把上面的 scatter 改成 plot 即可, 3D也是一样。 这里我想提一下另一种画线,...
line = plt.plot(range(5))[0] # plot函数返回的是一个列表,因为可以同时画多条线的哦; line.set_color('r') line.set_linewidth(2.0) plt.show() ### plt.figure() line = plt.plot(range(5))[0] # plot函数返回的是一个列表,因为可以同时画多条线; line.set(color = 'g',linewidth =...
line.set_color('r') plt.show() 结果如图: 3.figure 容器 在构成图表的各种Artist对象中,最上层的Artist对象是Figure。我们可以调用add_subplot()与add_axes()方法向图表中添加子图,它们分加到figure的axes的属性列表中。add_subplot()与add_axes()返回新创建的axes对象,分别为axesSuubplot与axes, axesSuubplo...
Note: axes子图设置title: axes.set_title("bar plot") 散点图(改变颜色,大小) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radiuses ...
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 ...
Add a legend to a plot where the color scale was set by discretizing a colormap. :param colors: np.ndarray, output of map_categorical_vector_to_cmap() :param labels: np.ndarray, category labels :param ax: axis on which the legend should be plotted ...
plot(x, y) # Function add a legend plt.legend(['single element']) # function to show the plot plt.show() Python Copy输出:示例2# importing modules import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Y-axis values y1 = [2, 3, 4.5] # Y-axis values y2 = [1, 1.5, 5] # ...