1、添加标题和轴标签 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] # 绘制线图 plt.plot...
对于每个轴,我们可以通过设置其set_visible(False)方法来隐藏它。这样,我们可以单独隐藏X轴、Y轴或两者同时隐藏。 以下是一个使用scatter()函数绘制散点图并隐藏X轴和Y轴的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据点 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, 1, 2, 4] colors = ['red'...
导入matplotlib第三方库 此外,在matplotlib中我们可以只输入y轴,即为只输入一个数组我们也可以输出,x不为必要条件。而且也可以使用plt.xticks()函数进行设置x轴的label。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 可以正常显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=...
plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”。 通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问。 代码: import numpy as np import matp...
一幅图有两个y轴其实是两幅图的叠加，并且公用一个x轴，所有使用的是 matplotlib.axes.Axes.twinx()...
使用代码:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1 = np.sin(x) # 创建画布 plt.figure() # 绘制一条线(正弦曲线),自定义颜色、线条样式、线条宽度和标记 plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker=...
一、Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 ...
# 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 ...
importmatplotlib.pyplotasplt#设置图片大小plt.figure(figsize=(10,6))bwith=1#边框宽度设置为2ax=plt...
在Python的数据可视化库中,采用matplotlib绘制相关图形时,若不加任何设定,一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制,给大家展示一下。 importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库importnumpyasnp#导入numpy库#生成x步长为0.1的列表数据x=np.arange(-15,15,0.1)#生成sigmiod形式的...