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,...
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) #...
1)ax.set_ylim(0, 1) ax.set_aspect('equal') plt.show()3
plt.setp(lines, color = 'g',linewidth = 2.0) plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 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的哦; line.set_color('r') line.set_linewidth(2.0) plt.show() plt.figure() #...
(0, 0), 3.5, color='black', fill=False,linestyle="--", label="Actual boundary")plt.xlim([-0.1, 4.2])plt.ylim([-0.1, 5])ax = plt.gcaax.set_aspect('equal')ax.add_patch(circle)plt.xlabel('$x_1$', fontsize=16)plt.ylabel('$x_2$', fontsize=16)plt.legend(loc='best', ...
(theta)# 绘制半圆plt.figure(figsize=(6, 3))plt.plot(x, y, label='Semicircle')plt.xlim(-r, r)plt.ylim(0, r)plt.axhline(0, color='black', lw=0.5)plt.axvline(0, color='black', lw=0.5)plt.gca.set_aspect('equal', adjustable='box')plt.title('Drawing a Semicircle')plt....
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...
p1= plt.subplot(121,aspect=5/2.5) p2= plt.subplot(122,aspect=0.5/0.05) label_f0= r"$f(t)=e^{-t+\alpha} \cos (2 \pi t+\beta)$"label_f1= r"$\alpha=0,\beta=0$"label_f11= r"$\alpha=0,\beta=0.2$"label_f111= r"$\alpha=0.2,\beta=0$"p1.plot(t,f1(t),"g",label...
# 生成颜色colors=plt.cm.viridis(np.linspace(0,1,10))# 创建子图fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,2))# 绘制色条ax.imshow([colors],aspect='auto')ax.set_xticks([])ax.set_yticks([])# 添加标题ax.set_title('Color Palette Example: Viridis')# 显示图形plt.show() ...
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 ...