plt.fill_between(x, y, color='lightblue', alpha=0.5, hatch='//') plt.show() 综上所述,Python中可以通过多种方法为绘制的图形填充颜色,包括fill_between方法、fill方法、patches模块中的对象、以及scatter方法等。根据具体需求选择合适的方法,可以实现丰富多彩的图形填充效果。 相关问答FAQs: 如何在Python中...
plt.fill_between(x, y, color='lightblue', alpha=0.5, hatch='//') plt.show() 综上所述,Python中可以通过多种方法为绘制的图形填充颜色,包括fill_between方法、fill方法、patches模块中的对象、以及scatter方法等。根据具体需求选择合适的方法,可以实现丰富多彩的图形填充效果。 相关问答FAQs: 如何在Python中...
在Matplotlib中,我们可以使用fill_between函数来填充阴影区域。 用斜线填充阴影区域的方法 要在Matplotlib中用斜线填充阴影区域,我们可以使用hatch参数来指定斜线的样式。下面是一个简单的示例代码: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.fill_between(...
plt.fill_between(datas,stats.chi2.pdf(datas, df=5),hatch="/") plt.fill_between(datas,stats.chi2.pdf(datas, df=8),hatch="*") plt.fill_between(datas,stats.chi2.pdf(datas, df=10),hatch="+") plt.fill_between(datas,stats.chi2.pdf(datas, df=15),hatch="//") plt.show() 1. ...
Matplotlib.pyplot.fill_between() in Python Matplotlib是 Python 中用于 2D 的惊人可视化库数组图。 Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的 SciPy 堆栈配合使用。 matplotlib.pyplot.fill_between() matplotlib.pyplot.fill_between() 用于填充两条水平曲线之间的区域。两点 (x, ...
plt.fill_between(x=time_range, y1=coi_data * 0 + period[-1], y2=coi_data, edgecolor="darkblue", facecolor="darkblue", alpha=0.2, hatch='+') plt.plot(time_range, coi_data, color='lightblue') plt.xlabel("Time (Year)")
fill_between( a , b - 0.15, b + 0.15, facecolor= color3 , alpha = 0.2) # 绘制置信范围 ax.set_xlabel('$t{\mathrm{(s)}}$') # 设置X轴标签 ax.set_ylabel('$y$') # 设置Y轴标签 ax.minorticks_off() # 取消显示次刻度 ax.set_xticks([min(a) , (min(a) + max(a) )/2, ...
matplotlib.pyplot.fill_between()用于填充两条水平曲线之间的区域。两个点(x,y1)和(x,y2)定义了曲线。这样会创建一个或多个描述填充区域的多边形。 ‘where’参数可用于有选择地填充某些区域。默认情况下,边直接连接给定点。如果填充需要是步进函数,则使用‘step’参数。
filename=r'E:\aaaa\world_geo.nc'f=xr.open_dataset(filename)lat=f['y'][3591:3621]height=f['z'][3591:3621,8669]fig=plt.figure(figsize=(4,1.5),dpi=700)ax=fig.add_axes([0,0,1,1])ax.plot(lat,height,c='k',lw=1)ax.fill_between(lat,height,facecolor='white',hatch='///')...
ax.fill_between(t_plot, amean(AFdat[iset] - AFERRdat[iset]), amean(AFdat[iset] + AFERRdat[iset]), facecolor=AFcol, alpha=colorfillalpha) ax.plot(t_plot, np.poly1d(np.polyfit(t_plot, amean(AFdat[iset]),1))(t_plot), c=AFcol) #...