plt.gca().invert_xaxis()和/或plt.gca().invert_yaxis() 0 0 0 噜噜哒 通常更短的方法是使有问题的单个轴反转:plt.scatter(x_arr, y_arr)ax = plt.gca()ax.set_ylim(ax.get_ylim()[::-1])该gca()函数返回当前的Axes实例,并[::-1]反转列表。 0 0 0 白衣染霜花 使用matplotlib.pyplot...
plt.gca().invert_xaxis()和/或plt.gca().invert_yaxis() 0 0 0 噜噜哒 通常更短的方法是使有问题的单个轴反转:plt.scatter(x_arr, y_arr)ax = plt.gca()ax.set_ylim(ax.get_ylim()[::-1])该gca()函数返回当前的Axes实例,并[::-1]反转列表。 0 0 0 白衣染霜花 使用matplotlib.pyplot...
ax.axis((0, 100, 0, 100)) # 坐标轴区间: x 为 10 , y 为 20 ax.set_xticks([i * 10 for i in range(11)]) ax.set_yticks([i * 20 for i in range(6)]) # 坐标原点在左上角 ax.xaxis.set_ticks_position("top") ax.invert_yaxis() # 显示 plt.tight_layout() plt.show() ...
axis=1)# Invert the square root of the degreed =1/np.sqrt(d)# And build the square root inverse degree matrixD = np.diag(d)# Return the Normalized AdjacencyreturnD @ W @ D
plt.ylim([y.min() - yrng *0.05, y.max() + yrng *0.05])ifxinvert: plt.gca().invert_xaxis()ifyinvert: plt.gca().invert_yaxis() 开发者ID:speron,项目名称:sofroniew-vlasov-2015,代码行数:27,代码来源:plots.py 示例10: LinRegTest ...
ax.xaxis.set_tick_params(pad=5) ax.yaxis.set_tick_params(pad=10) # Add x, y gridlines ax.grid(b=True,color='grey', linestyle='-.',linewidth=0.5, alpha=0.2) # Show top values ax.invert_yaxis() # Add annotation to bars
你遇到的问题是模块matplotlib.pyplot没有属性xaxis。这个错误通常是由于使用了错误的方法或属性名导致的。 基础概念 matplotlib.pyplot是matplotlib库中的一个子模块,用于创建和操作图形。xaxis和yaxis是Axes对象的属性,而不是pyplot对象的属性。 相关优势 灵活性:matplotlib提供了丰富的绘图功能,可以创建各种类型的...
sum(W, axis = 1) # Invert the square root of the degree d = 1/np.sqrt(d) # And build the square root inverse degree matrix D = np.diag(d) # Return the Normalized Adjacency return D @ W @ D Example #20Source File: plot_lfads.py From DOTA_models with Apache License 2.0 6 ...
还可以通过设置'equal'参数设置x轴与y轴使用相同的长度单位: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal'); 更多关于设置 axis 属性的内容请查阅plt.axis函数的文档字符串。 折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签:标题、坐标轴标签和简单的图例。
invert_zaxis() ax.plot_trisurf(xs, ys, zs, linewidth=0.2, antialiased=True) plt.show() if show_contour: fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) cs = plt.contour(Xs, Ys, zs.reshape(freq, freq), num_levels) plt.clabel(cs, inline=1, fontsize=10) plt.show() else: raise ...