在 Python 图形化处理基础篇中，学习如何创建和管理 GUI 元素是一个重要的步骤。本文将聚焦在 Tkinter ...
ax.add_feature(provinces, linewidth=0.6, zorder=1) ax.add_feature(line, linewidth=0.6, zorder=1) ax.add_feature(cfeat.RIVERS.with_scale('110m'), linewidth=0.5, zorder=1) ax.add_feature(cfeat.LAKES.with_scale('110m'), linewidth=0.5, zorder=1) gl = ax.gridlines( crs = ccrs.Plate...
# 设置图像大小 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow( a, # 数据 cmap='gray', # 配色,gray灰度 interpolation='lanczos', # 渲染,模糊 ) # 设置x轴,y轴内容 plt.xticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) plt.yticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) plt.grid() # 网格 plt.colorbar() #...
add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) 如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。因此,如果我们执行下列命令,你就会得到如图9-3所示的结果: 代码语言:...
ax.plot(X_, Y_ag) 使用matplotlib倒是可以快速把图画好了,但是太丑了。接下来进行优化。 4.1 优化:添加点 这里为每一个数据添加点 fig, ax = plt.subplots(figsize = (7,3), dpi = 200)#--- Remove spines and add gridlinesax.spines["left"].set_visible(False) ...
plot(x,y3,label="2x+5") plt.plot(x,y4,label="x+5") plt.title("Plot Mutiple lines in...
fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) 如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, zorder=1, edgecolor='black') # 添加经纬网格线,设置是否显示标签、线型等参数。 gl=ax.gridlines(draw_labels=True, x_inline=False, y_inline=False, linestyle='dashed') gl.top_labels=False gl.right_labels=False ...
plt.plot(x1,y5,'mD-',label='m=10, p=10%',markersize=20) fig1=plt.figure(1) axes=plt.subplot(111) #axes = plt.gca() axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]) axes.grid(True)# add grid plt.legend(loc="lower right")#set legend location ...