# 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt # 准备绘制点坐标 x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 # 利用linewidth属性设置线条的宽度 plt.plot(x,y,linewidth=5)# 添加x,y轴名称 plt.xlabel('x',fontsize=14)# fontsize:设置字体大小 plt.ylabel('x^3',fontsize=14)plt....
importmatplotlib.pyplotasplt#设置图片大小plt.figure(figsize=(10,6))bwith=1#边框宽度设置为2ax=plt...
Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制线图 plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('cjavapy', loc='left', fontsize='large', color='blue', style='italic', weight='bold') plt.xlabel('X Axis', labelpa...
2.3 %matplotlib notebook可交互的matplotlib窗口 可以弹出交互的matplotlib窗口,不用plt.show(),可以对窗口做一定调整 %matplotlibnotebook s=pd.Series(np.random.randn(100)) s.plot(style='k--o',figsize=(10,5)) ...
import matplotlib.pyplot as plt import random,io from pylab import mpl import numpy as np # 画出温度变化图 # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 准备x.y 坐标的数据 x= range(60) y= [random...
使用plt.title("标题文本")方法来添加图表标题。使用plt.xlabel("X轴标签")和plt.ylabel("Y轴标签")方法来添加X轴和Y轴的标签。常用参数如下, 使用示例: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] ...
%matplotlib inline x=np.arange(1,20) plt.xlabel('示例x轴') plt.ylabel('示例y轴') plt.plot(x,x*x) plt.show 具体实现效果: 5. 添加图例-legend 当线条过多时,我们设置不同颜色来区分不同线条。因此,需要对不同颜色线条做下标注,我们实用 legend 接口来实现。
ax.set_xlabel(x_label) ax.set_title(title) 箱线图代码 结论 本文介绍了 5 种方便易用的 Matplotlib 数据可视化方法。将可视化过程抽象为函数可以令代码变得易读和易用。Hope you enjoyed! 原文地址:https://towardsdatascience.com/5-quick-and-easy-data-visualizations-in-python-with-code-a2284bae952f ...
一、Matplotlib plot函数用法:生成折线图 二、legend函数:为每条折线添加图例 三、Matplotlib time、xlabel、ylabel、xticks、yticks函数:设置坐标轴 可以调用xlable() 和 ylabel()函数分别设置 X 轴、Y 轴的名称,也可以通过title()函数设置整个数据图的标题,还可以调用xticks()、yticks()函数分别改变 X 轴、Y 轴...