# 需要导入模块: from matplotlib import pyplot [as 别名]# 或者: from matplotlib.pyplot importget_current_fig_manager[as 别名]defshow(self, plot_config, block=True, maximize=False, window_title=None):"""Show the data contained in this visualizer using the specifics in this function call. Arg...
在"一、简单示例"的代码中,plt帮我们隐藏了创建对象的过程,使用起来简单,能满足大部分作图的需求。查看plt.plot的源码发现ax = gca() 意思是get current axes获取当前子图,然后作图都是调用的"ax"对象的方法。 当需要在一个figure上画多子图的时候,面向对象方式绘图很好用。 给出几个例子 绘制多子图subplot 1im...
plt.plot(t, -w1_w2[0]/w1_w2[1]*t) # 获取当前的坐标轴, gca = get current axis ax = plt.gca() # 设置标题,也可用plt.title()设置 ax.set_title('Inital', fontsize=20, loc='left') # 设置右边框和上边框,隐藏 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color...
mpl_agg = plt.get_backend().lower()if'tk'inmpl_agg:# Option 2# TkAgg backendmanager = plt.get_current_fig_manager() manager.resize(*manager.window.maxsize())elif'qt'inmpl_agg:# Option 1# QT backendmanager = plt.get_current_fig_manager() manager.window.showMaximized()elif'wx'inmpl_...
上文已经讲过如何绘制不同子图和在子图中切换的概念. 实际上"当前"和"选中"这个概念非常重要所有的绘图命令都是作用于当前axes的. 函数gca( )返回当前的axes(一个matplotlib.axes.Axes实例), gcf( )则是返回当前的figure(matplotlib.figure.Figure实例)[显然是get_current_axes 和 get_current_figure 的无脑缩写...
(string_list) # 使用tab10调色板,可以根据需要选择不同的调色板 colormap = plt.cm.get_cmap('tab10', num_colors) colors = [] for i in range(num_colors): color = colormap(i) colors.append(color) return colors # 读取CSV文件,并选择所需的列 # 数据地址:https://media.geeksforgeeks.org...
>>> plt.setp(lines, color="r", linewidth=2.0) 1. 同样,可以通过调用Line2D对象的get_*(),或者plt.getp()获取对象的属性值: >>> line.get_linewidth() 1.0 >>> plt.getp(lines[0], "color") # 返回color属性 'r' >>> plt.getp(lines[1]) # 输出全部属性 ...
fmt = '[marker][line][color]' 风格控制,参考链接 注: 准确的说plot作用在当前Figure实例上的当前Axes上。 默认情况(非主动调用)下就是第1个Figure第1个Axes上, 因为matplotlib模块在引用时默认创建了这些。 内部调用,实际就是gca(),即get current axes的意思 ...
plot的[fmt]格式: 一个fmt字符串包含color,marker,line三部分. fmt = '[marker][line][color]' 4.matplotlib.pyplot.axis//[xmin, xmax, ymin, ymax] matplotlib.pyplot.axis(*args, emit=True, **kwargs) 作用: to get or set someaxis properties. ...
colorbar(im, shrink=0.5, ticks=[0, 1]) plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor") ax.set_yticks(range(len(labels))) ax.set_yticklabels(labels, fontproperties=getChineseFont()) # Loop over data dimensions and create text annotations. for i ...