This is what you think of as ‘a plot’, it is the region of the image with the data space. A given figure can contain many Axes, but a given Axes object can only be in one Figure. The Axes contains two (or three in the case of 3D) Axis objects (be aware of the difference b...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig,axes_lst=plt.subplots(2,2)# 创建空画布# fig = plt.figure()x=np.linspace(0,2*np.pi,400)y=np.sin(x**2)#axes_lst[1, 1].plot(x,y)left1,bottom1,width1,height=0.1,0.1,0.8,0.8# 在画布上添加一个子图axes_1=fig.add_axes([left1,bottom...
plot(t , a , '-o' , linewidth = 1.0 , color = color1 , markevery = 5 , markerfacecolor = 'none' , markeredgecolor = color3 , markersize = '5' , markeredgewidth = 1 , label = '$\mathrm{A}$' ) # 绘线图 # 插入放大区域的坐标系 ax2 = inset_axes(ax1, width="20%", ...
(2)通常用fig变量表示整张图片,ax变量表示多个图表 (3)plot(x轴数据集,y轴数据集,线宽(可不写,不写则默认大小))方法 (4)ax.set_title;ax.set_xlabel;ax.set_ylabel(“轴的代表意义”,字体大小(fnotallow=整数)) (5)ax.tick_params(axes=‘x/y/both’,labelsize=整数)方法,设置刻度标记的大小 注:...
ax: Optional matplotlib axes on which to plot. uncertainty: Optional boolean to plot uncertainty intervals. plot_cap: Optional boolean indicating if the capacity should be shown in the figure, if available. xlabel: Optional label name on X-axis ...
plt.plot(df['volume'],label='line one')#定义数据,可以是一个数据,也可以是两个数据,可以是dataframe或者series格式,也可以是list或者numpy.array格式,label是线对应的名称,当同一图上有多条线时可以用来区分plt.xlabel("xxx") #所有种类的图都可以添加x、y轴标签和名称,没有也没关系plt.ylabel("xxx")plt...
# Label the x and y axes of the plot. plt.xlabel('sepal_length') plt.ylabel('sepal_width') # Add a title to the plot. plt.title('Sepal length and width analysis') 注意:你可以将此代码片段添加为上一步中的 Python 公式后的附加代码行,在同一 Excel 单元格中,也可以在工作簿的 Excel ...
axes[0].set_title('Scatterplot') axes[0].plot(x, y,'ko') # 第二个子图, 六边形 nbins =20 axes[1].set_title('Hexbin') axes[1].hexbin(x, y, gridsize=nbins, cmap=plt.cm.BuGn_r) # 2D 直方图 axes[2].set_title('2D Histogram') ...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
plt.tick_params(labelsize=8)plt.plot(x_labels,y_data1,'r--',x_labels,y_data2,'-g',x_labels,y_data3,'--')# 设置图标plt.legend(labels=["小明","小红","小华"])plt.show()