importnumpyasnp# 导入NumPy库importmatplotlib.pyplotasplt# 导入Matplotlib库# 第2步:生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=2*x+1# 第3步:创建图形plt.figure(figsize=(8,6))# 设置图形大小plt.plot(x,y,label='y = 2x + 1',color='blue')# 绘制图像# 第4步:设置坐标轴等比例plt.gca().set_aspe...
如果数据是以日期为 x 轴，可以使用matplotlib.dates模块提供的函数如DateLocator和DateFormatter来更精细地...
x_ticks_label=[’{}:00’.format(i)for i in x]#设置x轴刻度显示的描述文本 plt.xticks(x,x_ticks_label) ③ 显示中文字符: from matplotlib import font_manager font=font_ma...
1、首先点击键盘 win+r，打开运行窗口；在窗口中输入“cmd"，点击确定，打开windows命令行窗口。2、在cmd命令行窗口中输入"python"，进入python交互窗口。3、引入matplotlib模块的pyplot()函数，并重命名为py;引入numpy模块，并重命名为np。4、使用函数np.arrange(-5,5,0.01)创建变量x的取值范围，是一个 正文 1...
通过matplotlib.pyplot将其绘制出来。很显然,绘制出来的值对应了图中的纵坐标(y轴)。而matplotlib本身为我们设置了图形的横坐标(x轴):[0, 100],因为我们刚好有100个数值 通过plt.show()将这个图形显示出来 这段代码非常的简单,运行起来也是一样。如果你已经有了本文的运行环境,将上面的代码保存到一个文本文件中...
from matplotlib import pyplot as pltimport randomx = range(2, 26, 2) # x轴的位置y = [random.randint(15, 30) for i in x]# 设置图片大小plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)plt.plot(x,y)# plt.show()# 保存plt.savefig('./data/img/t1.png')我们依次来看这段代码，里面有我们认识的...
%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...
本文对下图中坐标轴(axis),刻度值(trick label),刻度(tricks),子图标题(title),图标题(suptitle),坐标轴标题(xlabel,ylabel),网格线(grid)等参数的详细设置,不过相对于官网还只是冰山一角。 欢迎随缘关注@pythonic生物人 上代码: importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'...
%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。
'time', 这两者的主要区别是，当为时间轴时，不需要指定xAxis 对象的data，时间轴显示的Label 是serie...