x=np.logspace(0,3,50)y=x**2plt.figure(figsize=(8,6))plt.loglog(x,y,label='y = x^2')plt.title('Basic loglog plot - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X axis (log scale)')plt.ylabel('Y axis (log scale)')plt.legend()plt.grid(True)plt.show() Python Copy Output: 在这个例子...
首先我们看, 这个plt可以认为是一个状态机, 它管理并追踪着对它所有操作. 当我们导入pyplot的时候, 自动会去生成一个figure. 没有进行切换的话, 其默认就在当前面板操作. 当我们向plot( )提供一个单独的数列的时候, 它会假设这是一系列y值并自动生成x值与其对应. 如果传入了x值和y值的数列, 那么 plt.plot...
matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) pyplot.plot(x,y,format_string) format_string:主要来控制我们画的曲线的格式:颜色,风格,标记 color,marker,linestyle x,y 表示 x 轴与 y 轴对应的数据 color 表示折线的颜色 marker 表示折线上数据点处的类型 linestyle 表...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据x=np.linspace(1,1000,100)y=x**2# 创建图表plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='y = x^2')# 设置X轴为对数刻度plt.xscale('log')plt.title('How2Matplotlib.com - Log Scale Example')plt.xlabel('X axis (log scale)')plt.y...
random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) y = y[(y > 0) & (y < 1)] y.sort() x = np.arange(len(y)) # 带有多个轴域刻度的 plot plt.figure(1) # 线性 plt.subplot(221) plt.plot(x, y) plt.yscale('linear') plt.title('linear') plt.grid(True) # 对数 plt.subplot(222...
y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) y = y[(y > 0) & (y < 1)] y.sort() x = np.arange(len(y)) # plot with various axes scales plt.figure() # linear plt.subplot(221) plt.plot(x, y) plt.yscale('linear') ...
# Add the table to the plot table = ax.table(cellText=cell_text, colLabels=col_labels, cellLoc='center', loc='bottom', colWidths=col_widths) table.auto_set_font_size(False) table.set_fontsize(8) table.scale(1, 1.5) # Adjust cell alignment to avoid ambiguity ...
matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 的绘图函数。每个 pyplot 函数对 figure 进行一些修改,如创建 figure,在 figure 中创建 plot,在 plot 中添加线段、标签等。 matplotlib.pyplot 在不同函数调用之间维持状态不变,记录当前 figure 和绘图区域等信息,以及对当前 axes 进行操作的绘图函数。
lines=plt.plot([1,2,3])plt.setp(lines)alpha:floatanimated:[True|False]antialiased or aa:[True|False]...snip 多个figure 和 axes 图形绘制 MATLAB 和 pyplot 都有当前figure和当前 axes的概念,而且所有的绘图操作都指向当前 axes。gca函数可以返回 当前 axes,gcf函数可以返回 当前 figure。通常你不需要...
random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000) y = y[(y > 0) & (y < 1)] y.sort() x = np.arange(len(y)) # plot with various axes scales plt.figure(1) # linear plt.subplot(221) plt.plot(x, y) plt.yscale('linear') plt.title('linear') plt.grid(True) # log plt....