创建一个图的核心步骤 1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴
最底层为Canvas(画板) ,在之上构建Figure(画布) ,再在画布之上构建Axes(绘图区) ,而坐标轴(axis) 、图例(legend) 等辅助显示层以及图像层都建立在Axes之上,面向绘图对象。 这很像我们用画板作画的过程,我们先找到一块画板,然后铺上一张画布,再在画布上选定了作画的区域,在这个区域里我们画上了蓝天和白...
所以考虑将legend_numpoints参数换作legend_scatterpoints,用于show()函数,并设置legend_scatterpoints=1。 代码改为: a=range(10) b=range(10) plot1 = list_plot(zip(a,b),plotjoined=False,color=(0,.5,1),marker='o',ticks=[range(10),range(10)],legend_label='Original Data Points',legend_colo...
plt.plot(cc,cc,label='linear') plt.plot(cc,cc**2,label='两倍') plt.plot(cc,cc**3,label='三倍') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title("折线图") plt.legend() plt.show() cc = np.linspace(0,2,100) plt.plot(cc,cc,label ='linear') plt.plot(cc,cc **...
fig_plo.update_layout(showlegend=True,) 一致的字体 字体大小很重要且应匹配所用媒介 字体经常被忽略。将带有Arial字体的字体放到带有Times字体的复杂报表中,总是看起来格格不入。缩放字体大小以(尽量)匹配文本并始终统一字体。 # mpl font = {'size': 24, 'family': 'serif', 'serif': ['Times']} matp...
ax.plot(x, y, label='$y = numbers') ax.plot(x, y2, label='$y2 = other numbers') plt.title('Legend Inside the Plot') ax.legend() plt.show() Positioning the Matplotlib Legend at the Bottom To move the legend to the bottom of your chart, you can adjust thelegend()parameters ...
7. Libraries: Progress_Bar, Plot, Table, Console_App, GUI, Scraping, Web, Profile. 8. Multimedia: NumPy, Image, Animation, Audio, Synthesizer, Pygame, Pandas, Plotly. Main if __name__ == '__main__': # Skips next line if file was imported. main() # Runs `def main(): ...` ...
plt.legend(loc='upper right') 42 plt.tight_layout() 43 plt.show() 44 45 # 执行可视化 4 46 plot_cost_curve(thresholds, costs, model_name="Breast Cancer Classifier") 三、工业级应用案例 3.1 金融风控系统 1 import pandas as pd 2 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 3 加载数...
plt.plot(x, y, 'b-', linewidth=2, label='Sensor Data') plt.title('HarmonyOS设备传感器数据趋势') plt.xlabel('时间(秒)') plt.ylabel('加速度(m/s²)') plt.grid(True) plt.legend() plt.show() ``` 此示例展示了鸿蒙设备传感器数据的典型可视化方法。在HarmonyOS NEXT实战教程中,这类可视...
plt.legend() plt.show() ``` 该示例演示了如何创建符合工业标准的监测图表,此类可视化结果可集成到鸿蒙实训(HarmonyOS Training)项目的设备管理模块中。 ### 2.2 三维数据可视化 对于需要展示鸿蒙分布式架构(Distributed Architecture)性能数据的场景,Matplotlib提供完整的三维可视化支持: ...