set_title('interpolation=False') # 绘制曲线1 ax1.plot(x, y1, 'o--') # 绘制曲线2 ax1.plot(x, y2, 'o--') # 当曲线1连续的两个点纵坐标的值都大于曲线2连续的两个点的纵坐标值,则使用指定的颜色和透明度来填充这个连续的曲线间的区域, # 否则不填充。 ax1.fill_between(x, y1, y2, ...
1, sharex=True, figsize=(6, 6)) ax1.fill_between(x, y1) ax1.set_title('fil ...
ax = plt.subplots()# 绘制面积图ax.fill_between(x, y1)# 设置图表属性ax.set_title('Area Chart',font={'family':'Arial','size':18}, loc='left')ax.set_xlabel('Time',font={'family':'Arial','size':16}, rotation=10)ax
ma.masked_greater(x2, 1.0) # 绘制两条正弦波曲线,可以看到曲线(X2,y)中,X2中数值大于1的部分没有绘制 ax1.plot(x1, y, x2, y, color='red') # 填充两条曲线之间满足where条件的区域,可以看到曲线(X2,y)中,X2中数值大于1的区域没有被填充 ax1.fill_betweenx(y, x1, x2, where=x2 >= ...
情形一:axf=ax.fill_between(x,np.sin(x),amod_sin(x),facecolor='gray') 情形二:填充指定区域: #在fill_between中使用where语句进行填充,where是一个非常便捷的参数,需要一个布尔数组来指定额外的填充条件,用来选择要填充的区域的布尔数组是amod_sin(x)-np.sin(x)>0 ...
ax在python中怎么定义 python fig,ax Matplotlib Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib。 1. 认识Matploblib 1.1 Figure 在任何绘图之前,我们需要一个Figure对象,可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 3)) x = np.linspace(-1, 1, 10000) ax.plot(x, f(x), lw=2) ax.fill_between(x, f(x), color='green', alpha=0.5) ax.set_xlabel("$x$", fontsize=18) ax.set_ylabel("$f(x)$", fontsize=18) ...
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,3)) x = np.linspace(-1,1,10000) ax.plot(x, f(x), lw=2) ax.fill_between(x, f(x), color='green', alpha=0.5) ax.set_xlabel("$x$", fontsize=18) ax.set_ylabel("$f(x)$", fontsize=18) ...
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(211)ax2 = fig.add_subplot(212) 对于你想绘制什么样的图,都可以通过ax.xxx(),进行绘制。我将常用的图形整理如下: Axes.plot() 折线图 #在()设置数据,下列同理Axes.scatter 散点图Axes.step 阶梯图。Axes.fill_between 填充两...
ax.fill_between(pred_ci.index, pred_ci.iloc[:, 0], pred_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.2) plt.show() 总体而言,我们的预测与真实值非常吻合,显示出总体增长趋势。 量化我们的预测准确性也很有用。我们将使用MSE(均方误差)来总结我们预测的平均误差。对于每个预测值,我们计算其与真实值的差异...