我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。 import matplotlib.pyplo...
正常在matplotlib中画图这个过程其实是很简单的,往往就是调用一句plt.plot()或者plt.bar()然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了,真正比较复杂的是对图表的各种设置,使图表明确、美观。这篇文章重点讲讲matplotlib中的各种设置操作。 1.显示中文字体 这个问题困扰笔者很久,因为matplotlib自己是不带中文字体的,如果有...
1.同时对于x,y轴设置 (1)语法说明 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y)# 设置轴的范围plt.axis([-6,7, -1,30])# 展示plt.show() ...
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() ...
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x =range(1,13,1) y =range(1,13,1)
autofmt_xdate()#设置x轴时间外观ax.xaxis.set_major_locator(autodates)#设置时间间隔ax.xaxis.set_...
首先,我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图,具体实现如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from matplotlibimportpyplotasplt x=range(1,7)y=[13,15,14,16,15,17]plt.title('折线图')plt.xlabel('x 轴')plt.ylabel('y 轴')plt.plot(x,y)plt.show() ...
要指出的是,matplotlib为我们提供了一个方便的方法使我们可以同时修改线条的类型、颜色及点的形状,我们只需要输入一个字符串即可。比如我们输入‘--ro’代表我们使用虚线,红色,点的形状为圆点。 1.2.8曲线宽度 我们使用linewidth参数进行修改,用法和linestyle一样, ...
%matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中: ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 生成网格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)*240/255)# 生成画布的大小 plt.grid()# 生成网格 plt.show() 参数 matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) ...