1、x轴坐标轴断裂 or 打断 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(19680801)pts=np.random.rand(30)*.2pts[[3,14]]+=1.8# 将索引为3个和14的元素加1.8处理成两个离散点fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,sharey=True,dpi=100)ax1.plot(pts)ax2.plot(pts)ax1.set_xlim(0,10)...
我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。 import matplotlib.pyplo...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)plt.axis([0,6,-1,1]) plt.plot(x,np.sin(x))plt.show()注意这里给出的是一个4个值的列表作为参数,而不是4个参数。 效果如下: 我们还可以使用plt.axis('tight')来让图形比较紧凑一些。 假如我们的代码将y的上下限设置...
ax.spines['right'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#用bottom代替x轴ax.yaxis.set_ticks_position('left')#用left代替y轴ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#axes 百分比plt.show()...
print(type(ax3)) # <class 'matplotlib.axes._axes.Axes'> plt.show() 可以把figure想象成windows的桌面,你可以有好几个桌面。然后axes就是桌面上的图标,subplot也是图标,他们的区别在:axes是自由摆放的图标,甚至可以相互重叠,而subplot是“自动对齐到网格”。但他们本质上都是图标,也就是说subplot内部其实也是...
1、Matplotlib库简介 1) 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python、numpy、pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库 2) 在使用之前建议设置一个自己喜欢的样式、或者按照工程及论文要求的图形样式进行绘图参数的设置,关于如何设置,可以查看上一篇博客 ...
代码段一采用的是MATLAB风格的接口,这是由于Matplotlib最初是作为MATLAB替代品的历史缘故。MATLAB风格的工具位于pyplot 即plt接口中,因此我们可以采用plt.plot函数来进行绘图。这种接口最重要的特征就是“有状态”:他表征当前所位于的子图状态,并持续跟踪当前的图形和坐标轴。并可以通过plt.gcf()获取当前的活动Figure对象...
%matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中: ...
Python+matplotlib自定义坐标轴位置、颜色、箭头 使用Python+numpy+matplotlib这样的组合,如果要绘制一条正弦曲线,是很容易的事。例如下面的代码: 绘制结果为: 虽然确实几行代码就画出了正弦曲线,但是这个图也太朴素了,如果我们想得到下面这样的结果,该如何实现呢?
调整刻度位置:ax.xaxis.set_ticks_position()/ax.yaxis.set_ticks_position() 调整边框(坐标轴)位置:ax.spines[].set_position() 导入模块 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt;使用import导入模块numpy,并简写成np 然后创建两组数据,使用np.linspace定义x:范围是(-3,3),个数是50,将产生一组(-...