fill(x,y,facecolor=color,edgecolor='k') plt.gca().invert_yaxis() plt.tick_params(axis='x',which='both',bottom='off',top='off',labelbottom='off') plt.ylabel('depth (km)') for i in range(len(tops)): plt.plot([1,2]
Create a Plot | Create a plot with matplotlib Invert Y-Axis | Invert the Y-axis to place it on the right side 步骤一:创建一个图表 首先,我们需要创建一个基本的图表,你可以使用以下代码来实现: importmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[10,20,15,25,30]# 绘制折线图plt.plo...
axe.invert_yaxis用于翻转纵坐标,同理横坐标也可以,使用axe.invert_xaxis即可 plt.xticks可以自定义当前子图的坐标轴刻度,[0,3,6,9]与 ["x=0",'x=3','x=6','x=9']分别对应第几个刻度位置显示什么标签。 axe.set_yticks是另一种设置标签的方式,如果不需要自定义的话这个函数还是很好用的。 axe.get...
使用matplotlib的plot函数来绘制我们的图形。 plt.plot(x,y,marker='o') 1. 步骤5:改变坐标轴方向 要改变坐标轴的方向,我们可以使用set_ylim和set_xlim方法来设置y轴和x轴的显示范围,从而实现坐标轴的反转。 plt.gca().invert_yaxis()# 反转y轴plt.gca().invert_xaxis()# 反转x轴 1. 2. 步骤6:显示...
gca().invert_yaxis() plt.axis('off') plt.show() # 关闭浏览器 driver.quit() 这个示例中,我们使用 Selenium 和 BeautifulSoup 定位了网页上的所有文本节点,并获取了它们在页面中的位置坐标和文本内容。然后,我们使用 Matplotlib 库绘制了这些文本节点的位置,形成了一个可视化的页面布局。 这个示例展示了...
align对齐方式:居中对齐ax.barh(y_pos,score,xerr=error,align='center',color='darkblue',edgecolor='white')#设置Y轴刻度的位置和标签名ax.set_yticks(y_pos)ax.set_yticklabels(person)#翻转Y轴,可以尝试做做ax.invert_yaxis()ax.set_xlabel('score')ax.set_title('The score of five persons')...
y_hist.invert_xaxis()#x轴调换方向 x_hist = plt.subplot(grid[3,1:4],yticklabels=[],sharex=main_ax)#和大子图共x轴 plt.hist(x,60,orientation='vertical', color='gray')#图形垂直绘制 x_hist.invert_yaxis()#y轴调换方向 plt.show() ...
invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data:, i starts = data_cum:, i - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=col...
#将y轴或x轴进行逆序ax.invert_yaxis()# ax.invert_xaxis() 其他的个性化设置的代码,包括: 将x轴刻度放置在top位置的几种方法 #将x轴刻度放置在top位置的几种方法# ax.xaxis.set_ticks_position('top')ax.xaxis.tick_top()# ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, ...
pylab.plot(num_colors_list, snr_list, 'r.-') pylab.xlabel('# colors in the image') pylab.ylabel('SNR') pylab.title('Change in SNR w.r.t. # colors') pylab.xscale('log', basex=2) pylab.gca().invert_xaxis() pylab.show()...