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...
import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x,()) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于labels参数,我们可以赋予其任意其它的值,如人名,月份等等。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y...
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() ...
1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 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) plt.p...
plot(x[:10000], y[:10000]) plt.show()4.使用更高级的绘图工具当数据量非常大时，Matplotlib ...
from matplotlib import pyplot as plt x = range(1, 7) y = [13, 15, 14, 16, 15, 17] ''' figsize:设置图片的宽、高,单位为英寸 dpi:设置分辨率 ''' plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80) plt.title('折线图') plt.xlabel('x 轴') plt.ylabel('y 轴') ''' color:颜色 linewidth:线...
("y轴")plt.grid(b=True,axis="x",linestyle="dashed")fora,binzip(x,y):plt.text(a,b-0.5,b,va="center",ha="center")plt.annotate("这是坐标xy都是5的位置",xy=(5,5),xytext=(6,4),arrowprops=dict(arrowstyle="fancy",facecolor="r"))plt.legend()<matplotlib.legend.Legendat0x19fccb...
%matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) plt.show ...
R控制图(Range Chart),也称为范围图或移动极差图,是一种用于分析和控制生产过程中的变异性的统计工具。它通常与Xbar控制图(均值图)一起使用,可以提供关于生产过程变异性的额外信息。以下是R控制图的详细解释: 1. 目的 R控制图的主要目的是监控和评估生产过程中单个子...
importmatplotlib.pyplotaspltcolor = ['red','green','blue','orange'] fig = plt.figure() plt.xticks(rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")#rotate the x-axis values plt.subplots_adjust(bottom =0.2, top =0.9)#ensuring the dates (on the x-axis) fit in the screen ...