sin_y = np.sin(theta_arr) cos_y = np.cos(theta_arr)# 使用hsv色谱生成一组渐变色,颜色种类和散点数相同colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0,1,len(cos_y)))# 设置图片大小fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))# 绘制正圆,横轴坐标为cos,纵坐标为sinax.plot(cos_y, sin_y, zorder=1, co...
在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下: matplotlib 基本函数的用法 1.plt.figure() 作用: 用来画图,能自定义画布大小 figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None...
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=plt.figaspect(1./2)) vert_bars = axes[0].bar(x, y, color='lightblue', align='center') horiz_bars = axes[1].barh(x, y, color='lightblue', align='center') #在水平或者垂直方向上画线 axes[0].axhline(0, color='gray', linewidth=2)...
subplots(2,2,constrained_layout=True, figsize=(12, 8)) # 指定分箱数量 ax[0, 0].hist(hours) ax[0, 0].set_title('自定义分箱数量') # 设置边缘线 ax[0, 1].hist(hours, bins=5, edgecolor="black") ax[0, 1].set_title('设置边缘线') # 自定义分箱 bins = [20, 30, 40, 50,...
这是一个基础载体,类似实际的画图板,用pyplot.figure()函数创建,程序中允许创建多个画图板,具体操作的画板遵循就近原则(操作是在最近一次调用的画图板上实现),缺省条件下内部默认调用pyplot.figure(1)。 fig=plt.figure(1,figsize=(4,3)) 图形区/绘图区: ...
fig=plt.figure(figsize=(10,9),dpi=500)ax=fig.add_subplot(projection=proj)cmap_new=truncate_colormap(plt.cm.terrain,0.23,1.0)#截取colormap,要绿色以上的(>=0.23) cmap_new.set_under([198/255,234/255,250/255])#低于0的填色为海蓝
fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='white') 步骤3:创建Axes对象 每个子图都需要一个Axes对象来绘制数据。我们可以使用fig.add_subplot()方法来创建Axes对象,并指定子图的行数、列数以及子图的索引位置。以下示例创建了一个2x2的子图,其中第一个子图位于位置(1, 1),第二个子图位于位置(1, 2),...
{ "figure.figsize": (4,4), #图片尺寸 "savefig.dpi": 600, #图片dpi "font.family": 'serif', #设置全局字体族为serif(衬线字体) "mathtext.fontset": 'stix', #设置数学文本的字体集为STIX "font.serif": ['Times New Roman'], #衬线字体族中使用的具体字体 "xtick.direction": 'in', #将...
figure(figsize=(4, 4), dpi=400) # 创建画布 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 创建子图 准备工作做好之后,就可以使用Reader来读取你的shp文件,并通过cartopy.feature中的ShapelyFeature添加shp特征: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 extent=[108.2,110.8...
fig= plt.figure(figsize=(12,5));ax= fig.add_subplot(111)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k',label='one')#传入label参数,定义label名称ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k--',label='two')ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k.',label='three')#图形创建完后,只需要调用...