fontsize=10) # 设置标题和标签 ax.set_title('Horizontal Bar Chart with Labels') ax.set_xlabel('Values') ax.set_ylabel('Categories') # 显示图形 plt.show()用Spire.Xls for Python库可以创建横向柱状图，添加标签和标题并设置样式等。以下是它提供的实现
ax1.yaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) """添加等值线和colobar""" cs = ax1.contourf(lon,lat,pre,zorder=1,levels=np.arange(0,2600,200),transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmaps.NCV_jaisnd,extend='both') cbar = plt.colorbar(cs,shrink=0.99,aspect=30,fraction=0.3,pad=0.01)...
seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=None, **kwargs) ...
colorbar(cf,label='色条') 当然,上面的都是最为基础的参数,你还可以进一步的做美化,其中,最常用的就是将色条作为一个子图来进行操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cf=ax.contourf(x,y,z) fc=fig.colorbar(cf)#使用fc省称 ax2=fc.ax#调出colorbar的ax属性 ax2.set_title(...
axe.set_title(str, fontsize=size,y=y) 3.设置绘图边界 axe.set_xlim(l, r) axe.set_ylim(b, t) axe.invert_yaxis() # 翻转纵坐标 这里需要注意两点: a.默认画布的范围设置函数有所不同 b.由于我们所做垂直剖面图,一般纵坐标都是气压(离地高度也能够添加,后面做介绍)。而近地面的气压大,高空气压...
ax2.set_title("2-D interpolation data") ax2.plot_wireframe(xxnew, yynew, znew, rstride=2, cstride=2,linewidth=1) surf2 = ax2.plot_surface(xxnew, yynew, znew, rstride=2, cstride=2, cmap=plt.cm.coolwarm) ax2.set_zlabel('zInterp') ...
title_table(ax) i = 2 ax = axes[i] # 绘制柱状图 ax.bar(x=x, # 柱体在 x 轴上的坐标位置 height=y, # 柱体的高度 align='edge', # x 轴上的坐标与柱体对其的位置 color='c', # 柱体的填充颜色 ) args = [[e] for e in ['x', 'height', 'align', 'color']] ...
ax.set_title('Counts',fontdict=colorbarfontdict,pad=8) cb.ax.tick_params(labelsize=11,direction='in') cb.ax.set_yticklabels(['0','10','20','30','40','50','>60'],family='Times New Roman') 实现了对colorbar的定制化需求。 此外,我们设置colorbar也不是只绘制最后一个子图的colorbar...
ax.set_title('My first Plot')#设置标题 ax.set_xlabel('Stage')#设置轴标签 Text(0.5,0,'Stage') 添加图例 图例legend是另一种用于标识图标元素的重要工具。可以在添加subplot的时候传入label参数。 fig = plt.figure(figsize=(12,5));ax = fig.add_subplot...
ax.bar(x,y,alpha = 0.8) ax.set_title('数据分析职位在全国主要城市的数量分布') ax.set_ylim(0,350) plt.savefig('./数据分析职位在全国主要城市的数量分布.jpg') plt.show() #不同城市薪资分布条形图: def citys_salary(): y = list() x = citys for i in citys: file_name = './' ...