如果设置为 horizontal 条形图。不过 matplotlib 官网不建议直接使用这个来绘制条形图,使用barh来绘制条形图。 下面我就调用 bar 函数绘制一个最简单的柱形图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 创建一个点数为8x6的窗口,并设置分辨率为80像素/每英...
ax.set_ylabel('Y Label',rotation=0)# 设置 y 轴的标签为 'Y Label',并将其旋转角度设定为 0(水平) 1. 完整代码示例 将上述步骤整合在一起,完整的代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt# 导入 matplotlib 的 pyplot 模块x=[1,2,3,4,5]# x 轴数据y=[10,15,20,25,30]# y 轴数据fig,ax=plt...
ax.set_ylabel(y_label) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_title(title) 如果我们希望比较数据中两个变量的分布,有人可能会认为我们需要制作两个独立的直方图,并将它们拼接在一起而进行比较。但实际上 Matplotlib 有更好的方法,我们可以用不同的透明度叠加多个直方图。如下图所示,均匀分布设置透明度为 0.5,因此我...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 2. 处理文本-基础 基础文本函数 在matplotlib.pyplot中,基础的文本函数如下: text()在Axes对象的任意位置添加文本 xlabel()添加 x 轴标题 ylabel()添加 y 轴标题 title()给Axes对象添加标题 figtext()在Figure对象的任意位置添加文本 suptitle()给Figure...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 在Jupyter Notebook中嵌入Matplotlib图形:%matplotlib inline 当你在Jupyter Notebook中运行一个绘制图形的代码单元时,如果你在代码单元的开头添加了%matplotlib inline命令,那么生成的图形将直接嵌入到输出单元中,而不是在单独的窗口中显示。
matplotlib.use('TkAgg') 运行效果如下: 2. 绘制折线图 在上述的实例代码中,使用两个坐标绘制一条直线,接下来使用平方数序列1、9、25、49和81来绘制一个折线图。【示例】绘制折线图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt ...
set_title('等值线图(填充)') ax2.set_xlabel('X轴') ax2.set_ylabel('Y轴') # 显示图表 plt.show() 4.7 矢量合成图 矢量合成图以箭头的形式绘制矢量,因此也被称为箭头图。矢量合成图以箭头的方向表示矢量的方向。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置字体以便正确显示中文 ...
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.pyplotasplt fig = plt.figure() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set(xlim=[0.5,4.5], ylim=[-2,8], title='An Example Axes', ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis') plt.show() fig.add_subplot(111) ...
使用xlabel、ylabel和title函数为图表添加轴标签和标题。使用xticks和yticks函数调整轴刻度。通过修改rcParams或使用样式文件来永久或动态配置Matplotlib的属性，如字体大小、颜色等。保存和展示图表：使用savefig函数将图表保存为文件。使用show函数在屏幕上展示图表。注意：在实际操作中，建议使用真实数据进行可视化...