set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1), y[triang.triangles].mean(axis = 1)) < min_radius) fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.set_aspect('equal') tcf = ax1.tricontourf(triang, z) fig1.colorbar(tcf) ax1.tricontour(triang, z, colors ='k') fig1.suptitle('...
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) #...
fig, ax = plt.subplots() circle = plt.Circle(center, radius, fill=False, edgecolor='blue') ax.add_artist(circle) ax.set_xlim(0, 1) ax.set_ylim(0, 1) ax.set_aspect('equal') # 确保坐标轴比例相等,使得圆形看起来是圆形的 步骤4: 显示或保存图形 最后,使用plt.show()函数来显示图形,...
plt.scatter(x[~inside_circle], y[~inside_circle], color='red', s=1, label='Outside Circle') plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box') plt.title(f"Monte Carlo Simulation of π with {num_samples} Samples") plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() ```...
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%.2f%%', shadow=True, startangle=90) # Set aspect ratio to be equal so that pie is drawn as a circle. plt.axis('equal') # 让坐标的横轴与纵轴相等,这样圆才是圆的哦,目的好看啊. plt.show() 结果如图:...
plt.annotate('P0', xy=(x01, y01), xytext=(x01+0.02, y01+0.02)) plt.annotate('Pn', xy=(x02, y02), xytext=(x02+0.02, y02+0.02)) ax.set_aspect('equal', adjustable='box') plt.legend() plt.show()分类: Python Study 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 McDelfino 粉丝...
aspect=1, facecolor='0.9') # 同一个axes上绘图 plt.plot(X, Y1, c='orange', lw=1, label="Orange signal", zorder=10) plt.plot(X[::3], Y3[::3], linewidth=0, markersize=6, marker='*', markerfacecolor='none', markeredgecolor='black', ...
例如:ax = plt.gca(); ax.set_aspect('equal') 使x 和 y 轴比例相等,以防止数据失真。四、多图层与子图绘制在 Matplotlib 中,可以使用 subplot() 或subplots() 函数创建多图层和子图。以下是一个简单的例子,展示如何在同一张图中创建两个子图:pythonimport numpy as npx = np.linspace(0, 2*np.pi, ...
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) # Add a color bar which maps values to colors. fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() 6、流线图(Streamplot) streamplot()函数绘制矢量场的流线。除了简单绘制流线之外,它还允许将流线的颜色和/或线宽映射到单独的参数中,例...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能。其中,pyplot.fill()函数是一个强大的工具,用于创建填充区域图。本文将深入探讨pyplot.fill()函数的用法、参数和应用场景,帮助您掌握这一重要的可视化技巧。 1. pyplot.fill() 函数简介 ...