import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随时间变化的数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建动态图表 plt.ion() # 打开交互模式 fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(x, y) # 更新动态图表 for i in range(100): line.set_ydata(np.sin(x ...
在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下: 整个图像是fig对象。我们的绘图中只有一个坐标系区域,也就是ax。此外还有以下对象。 Data: 数据区,包括数据点、描绘形状 Axis: 坐标轴,包括 X 轴、 Y 轴...
ax.spines['right'].set_color('red')#把右边框设置为红色ax.spines['top'].set_color('red')#把顶边框设置为红色ax.xaxis.set_ticks_position('top')#把x轴绑定在顶边框ax.yaxis.set_ticks_position('right')#把y轴绑定在右边边框plt.show() 8、设置边框位置 importmatplotlib.pyplot as pltimportnump...
例如，可以使用以下命令设置Agg渲染器：import matplotlib matplotlib.use('Agg')2.禁用交互模式当绘图非常...
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrommatplotlib.animationimportFuncAnimation fig, ax=plt.subplots() #生成子图,相当于fig = plt.figure(),ax = fig.add_subplot(),其中ax的函数参数表示把当前画布进行分割,例:fig.add_subplot(2,2,2).表示将画布分割为两行两列 ...
1.matplotlib.animation 首先来画一条线,将一条线绘制的过程动态化: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation #导入负责绘制动画的接口 #其中需要输入一个更新数据的函数来为fig提供新的绘图信息 ...
# 获取matplotlib数据目录mpl-data data_path = mpl.get_data_path() # 构造自定义图例处理器 custom_handler1 = ImageHandler() # 设置图像图例 custom_handler1.set_image(data_path + r"\images\home.png") # 构造自定义图例处理器 custom_handler2 = ImageHandler() ...
import matplotlib.patches as mpatches fig,ax = plt.subplots() xy1 = np.array([0.2,0.2]) xy2 = np.array([0.2,0.8]) xy3 = np.array([0.8,0.2]) xy4 = np.array([0.8,0.8]) circle = mpatches.Circle(xy1,0.05) #xy1 圆心 rect = mpatches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r') #xy...
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有 出版品质的图形。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用 程序服务器和四个图形用户界面工具包。Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。只需几行代码即可生成...
使用.spines设置边框:y轴;使用.set_position设置边框位置:x=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) 使用plt.show显示图像 小伙伴们,以上就是matplotlib的基本用法,是不是比较简单呢? 现在,请根据上述所学内容,画出直线 y = x-1, 线型为虚线,线宽为1,纵坐标范围(-2,1),横坐标范围(-1,2),横纵坐标在...