fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)ax1.plot(x, y)ax1.set_xticks([0,2,4,6])ax1.set_yticks([-3, 0, 3])ax2.plot(x, y)plt.show() A选项:set_xticks()用于定义y轴的刻度值B选项:set_yticks()用于定义x轴的刻度值C选项:set_xticks()用于定义x轴和y轴的刻度值D选项:set_y...
axes.plot(data)#添加文本,比annotate更加方便axes.text(0,0,"hello") 3. 绘制双Y轴: fig =plt.figure() ax1= fig.add_subplot(211) ax1.bar(np.arange(0,10,2),np.random.rand(5)) ax1.set_yticks(np.arange(0,1,0.25)) ax2= ax1.twinx()#克隆一个共享x轴的axes对象ax2.plot(np.random...
figure(figsize=(9,8)) ax1 = fig1.add_subplot( projection='3d') surf1 = ax1.plot_surface(X,Y,Z,cmap=plt.cm.viridis_r) ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax1.set_xticks(range(1,11)) ax1.set_yticks(range(1,11)) ax1.set_title('Original ...
= 0ax1.set_yticks(np.linspace(y1_min, y1_max, n_ticks))ax2.set_yticks(np.linspace(y2_min, y2_max, n_ticks))ax1.set_ylim(y1_min, y1_max)ax2.set_ylim(y2_min, y2_max) 为了使其正常工作,您需要删除此行: # ax1.set_aspect(abs((x_right-x_left)/(y_low-y_high))*ratio...
add_axes([0,0.66,1,0.3],projection=proj) create_map(ax1)#让每个子图有地图与经纬度 create_map(ax2) create_map(ax3) ###首先是将数据全部绘制出来,不做取舍### a=ax3.contour(lons[:,:],lats[:,:],HGT_P0_L100_GLL0[:,:],linewidths=0.5,colors='k',levels=np.arange(500,600,4)) b=...
set_extent([100,160,-10,40]) #为ax1添加海岸线 ax2.coastlines() ax2.add_feature(cfeature.LAND) #添加大陆特征 #为ax2添加地理经纬度标签及刻度 ax2.set_xticks(np.arange(100,170,10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax2.set_yticks(np.arange(-10,50,10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax2.x...
fig.add_subplot(ax1)# for axis in ax.axis.values():# axis.major_ticks.set_tick_out(True) # 标签全部在外部ax1.axis[:].major_ticks.set_tick_out(True)# 这句和上面的for循环功能相同ax1.axis["left"].label.set_text("子图1 left标签")# 显示在左边# 设置刻度ax1.set_yticks([2,4,6,...
ax1=fig.add_subplot(221),221里面前两个代表的是画布划分的行数和列数,公共分为4个子图,最后一个1是代表,现在选中第一个子图。 import matplotlib.gridspec as gridspec#调用网格 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,6))#创建画布 gs=gridspec.GridSpec(3,3)#设定网格 ...
ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(224) 1. 2. 3. 4. 这里写图片描述 1.3 Multiple Axes 可以发现我们上面添加 Axes 似乎有点弱鸡,所以提供了下面的方式一次性生成所有 Axes: fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) ...
ax2 = ax1.twinx() # ax2与ax1共用一个x轴 ax2.plot(bins,y,'y--') # 为了打造双轴图,就得把y绘制到图形中 ax2.set_ylabel('评分的概率分布',fontsize = 15) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...