修改了源代码: importpandasaspdimportnetworkxasnxfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Set global font propertiesplt.rcParams['font.family']='Times New Roman'plt.rcParams['font.size']=16# Function to plot the cumulative degree distribution for a given degree sequencedef...
plt.title('Plot with Logarithmic Scale')# 设置图形的标题plt.xlabel('X-axis')# 设置横坐标的标签plt.ylabel('Y-axis')# 设置纵坐标的标签 1. 2. 3. 8. 保存图形 最后,我们可以使用savefig函数将图形保存为文件。 plt.savefig('plot.png')# 将图形保存为plot.png文件 1. 以上就是实现Python plot对...
添加参数log_scale=True 如果把x轴和y轴都设置变量,就会出现一个网格分布图。颜色越深的地方应该是分布越多的地方。 2.2箱图 箱图的命令是boxplot。这里把x轴设为城市规模等级的分类,y轴是人均交通碳排放量,可以看到每一类城市人均TCE的分布,中位数、1/4和3/4分位值、以及点状的离群值。 同理,继续画了其...
1,100) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.set_title(u'设置曲线颜色与图例') # 四个参数分别表示x,y轴数据,'b--'表示颜色是蓝色样式是虚线,最后一个表示标签,支持LaTex ax.plot(x, x **
plot(x,np.log(x)) plt.show() 图例(legend) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = np.arange(1,11,1) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x,x*2,label='Normal') ax.plot(x,x*3,label='Fast') ax.plot(x,x*4,label='Faster') ax.plot(x,x...
plot(x,x**2) axes[0].set_title("Normal scale") axes[1].plot (x, np.exp(x)) axes[1].plot(x, x**2) #设置y轴 axes[1].set_yscale("log") axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)") axes[0].set_xlabel("x axis") axes[0].set_ylabel("y axis") axes[0].xaxis.label...
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号import seaborn as snsplt.figure(figsize=(14, 6))plt.subplot(1, 2, 1)sns.scatterplot(x=data['广告费用'], y=data['销售额'])plt.title('原始数据')plt.xlabel('广告费用')plt.ylabel('销售额')data['Log_广告费用'] = np.log(...
#2、折线图 - 多线图#① multi_linedf= pd.DataFrame({'A':np.random.randn(100).cumsum(),"B":np.random.randn(100).cumsum()})#创建数据p= figure(plot_width=600, plot_height=400) p.multi_line([df.index, df.index],#第一条线的横坐标和第二条线的横坐标[df['A'], df['B']],#...
exponetial_distribtuion = stats.expon.pdf(X, loc=0, scale=1) plt.subplots(figsize=(8,5))plt.plot(X, exponetial_distribtuion)plt.title("Exponential Distribution")plt.show() 二项分布 可以将二项分布视为实验中成功或失败的概率。有些人也可能将...
def logTickStrings(self,values,scale,spacing): estrings = ["%0.1f" % x for x in 10**np.array(values).astype(float)] return estrings win = pg.GraphicsWindow() logStringAxis =LogStringAxis(orientation='bottom') plot = win.addPlot(axisItems={'bottom':logStringAxis}) ...