color="blue", fontsize=8, ha="right", family="monospace") fig, (ax0, ax1)= plt.subplots(2, 1, gridspec_kw={'height_ratios': [1, 3]}, figsize=(10, 8)) plot_linestyles(ax0, linestyle_str[::-1]) plot_linestyles(ax1, linestyle_tuple[::-1]) plt.tight_layout() plt.show(...
fig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])# 设置x轴的颜色为红色ax.spines['bottom'].set_color('red')# 设置y轴的颜色为蓝色ax.spines['left'].set_color('blue')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在上面的代码中,我们首先创建了一个图表对象fig和...
importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.spines['bottom'].set_color('red')# 设置x轴颜色为红色ax.spines['left'].set_color('blue')# 设置y轴颜色为蓝色ax.xaxis.label.set_color('green')# 设置x轴标签颜色为绿色ax.yaxis.label.set_color('yellow')# 设置y轴标签颜色为黄色plt.show...
lns1=ax.plot(x,y,color=c1,label=c1) lns=lns1 lns2=ax2.plot(x2,y2, color=c2,label=c2) lns+=lns2 """图形美化""" # 调整第二对坐标轴的label和tick位置,以实现双X轴双Y轴效果 ax2.xaxis.tick_top() ax2.yaxis.tick_right() ax2.xaxis.set_label_position('top') ax2.yaxis.set_...
l, = ax.plot(t, s0, lw=2, color='red') plt.subplots_adjust(left=0.3) #定义允许的几种频率,并创建单选钮组件 #其中[0.05, 0.7, 0.15, 0.15]表示组件在窗口上的归一化位置和大小 axcolor = 'lightgoldenrodyellow' rax = plt.axes([0.05, 0.7, 0.15, 0.15], axisbg=axcolor) ...
ax2.plot(x,y+s,'-') # 第三个图 x=np.arange(5) y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5)) width=0.25 ax3.bar(x,y1,width) ax3.bar(x+width,y2,width) ax3.bar(x+2*width,y3,width) # 第四个图 fori,colorinenumerate(colors): ...
plot绘图折线图 线条属性 线条属性有很多,如: color:线条颜色,值r表示红色(red) marker:点的形状,值o表示点为圆圈标记(circle marker) linestyle:线条的形状,值dashed表示用虚线连接各点 axis:坐标轴范围,语法为axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) 绘制出红色的虚线,且节点为圆点,坐标轴范围为x[0,6],y[0,20]...
ax = plt.subplot(111) x = np.arange(0.0, 5.0, 0.01) y = np.cos(2*np.pi*t) line, = plt.plot(x, y,linewidth=2) plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05), ...
box_plot = ax.boxplot((data1, data2, data3, data4, data5), labels=labels, boxprops={'color': 'black'}, showmeans=True, patch_artist=True, ) colors = ['pink', 'blue', 'green', 'yellow', 'red'] # 填充箱子颜色 for patch, color in zip(box_plot['boxes'], colors): ...
ax1.background_patch.set_visible(False)ax1.outline_patch.set_visible(False) 在这种情况下,上图产生的红框和放大子图的黑框大小是等比例放大缩小的。 二、使用path添加框线 在某些时候,需要在一幅地图中框选出比较重要的区域,很多同学使用plt.plot()命令绘制,是比较简便的。但是,也需要介绍比较复杂的命令pat...