完整的代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='Sine Wave',color='b')# 添加标题和标签plt.title('Sine Wave Example',fontsize=16,loc='center')plt.xlabel('X-axis (ra...
plt.legend()# 显示图例plt.title('Sin and Cos Functions')# 设置图形标题plt.xlabel('X-axis')# 设置X轴标签plt.ylabel('Y-axis')# 设置Y轴标签plt.grid()# 显示网格plt.show()# 显示图形 1. 2. 3. 4. 5. 6. 完整代码示例 将上述所有步骤整理起来,这里是完整的代码示例: importmatplotlib.pyplot...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(-10, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建图表 fig, ax = plt.subplots() # 绘制曲线 ax.plot(x, y) # 设置 X 轴标签 ax.set_xlabel('X Axis Label') # 调整 X 轴标签位置 ax.xaxis.set_label_coords(0.5,...
所以,不管是用【户空间数据坐标系统】,轴(Axes)坐标系统】,【图(figure)坐标系统】还是【混合坐标系统】,要想展示在图中,最后都被matplotlib自动转换成了【显示坐标系统(display space)】,这样,才可以被我们看见。因此,可以说【显示坐标系统(display space)】是其它坐标系统的基础。 此外,与图1相比,图2中,黄色框...
在Matplotlib 中,你可以通过传递transform=ax.transAxes参数给图形元素(如Rectangle、Text等)来指定使用轴坐标。ax是你的Axes对象,而transAxes是该轴对象的一个属性,表示轴坐标变换。 在table上绘制图形和线条 ax.table创建的时候,使用的是轴坐标系统,但是ax.table的get_window_extent()方法返回的是像素坐标,而不是轴...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([0,1,2,3,4])y=np.array([4,3,2,1,4])plt.bar(x,y)plt.title('This is the title')plt.ylabel('This is the y-axis label')plt.xlabel('This is the x-axis label')plt.show() ...
ax.xaxis.label.set_fontname('Times New Roman') ax.xaxis.label.set_size(12) 3.调整图例位置 # 显示图例并指定位置(常见位置参数)plt.legend(loc='upper right')# 右上角# plt.legend(loc='lower left') # 左下角# plt.legend(loc='best') # 自动选择最佳位置# 更精细的位置控制(使用 bbox_...
import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import patches, pyplot as plt from scipy.spatial import ConvexHull import seaborn as sns import warnings warnings.simplefilter('ignore') sns.set_style("white") # Step 1: Prepare Data midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent...
图的Title 和label 图标题在Matplotlib中称为suptitle。默认情况下,它是一个标题,在最上面的子标题中间对齐,字体大小比普通的子标题大。 与轴标签类似,y轴和x轴也有替代标签。默认情况下,Supylabel以居中对齐的方式出现在图的左侧,而supxlabel以居中对齐的方式出现在图的底部。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...