labels=labels,autopct='%1.1f%%')# 手动设置每个标签的位置fori,(label,size)inenumerate(zip(labels,sizes)):angle=(0.5*sum(sizes[:i])+size/2)/sum(sizes)*360x=1.1*np.cos(np.pi*angle/180)y=1.1*np.sin(np.pi*angle/180)ax.text(x,y,label,ha='center',va='center')plt.show()...
ax.plot(x,y,label='y = sin(x)')# 绘制图形并添加图例ax.set_xlabel('X Axis')# 设置 X 轴标签ax.set_ylabel('Y Axis')# 设置 Y 轴标签ax.set_title('Sine Wave Plot')# 设置图形标题 1. 2. 3. 4. 这里绘制了正弦波,并为坐标轴添加了标签和标题。 6. 自定义标签位置 现在我们已经有了基...
plot.set_title('城镇、农村人口随时间变化图',fontproperties='Kaiti',fontsize='25') plt.legend(loc='best',prop={'family':'SimHei','size':14}) plt.show() 在一般的如刻度上,我们可以设置其属性fontproperties用以局部设置显示中文,但是对于plot的label属性这样的设置会有问题,解决方法如下: plt.legend...
ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置y轴标签文本的格式 yminorLocator = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数 t = arange(0.0, 100.0, 1) s = sin(0.1*pi*t)*exp(-t*0.01) ax = subplot(111) #注意:一般都在ax中设置,不再plot中设置 plot(t,s,'--b*') ...
(1) plot函数 plt.plot(x,y,ls='--',lw =2,label='text') 参数说明 ● x:x轴上的数值。 ● y:y轴上的数值。 ● ls:折线图的线条风格。 ● lw:折线图的线条宽度。 ● label:标记图形内容的标签文本。 (2)scatter函数 plt.scatter(x,y1,c="b",label="scatter figure") ...
我们这里plt.legend()没有传入任何参数,便自动为我们生成了图例。图例中每个线条的label在plt.plot()进行设置。有时我们需要对图例的位置进行更改,则需要在plt.legend()使用loc参数,即plt.legend(loc='best')。其中loc参数可选: 0: 'best' 1: 'upper right' 2: 'upper left' 3: 'lower left' ...
set_color() : 设置列的颜色，given a list set_color() need before use plot()TODO ✅支持箱...
plt.plot(Year, GDP, color='darkblue', linewidth='0.8', label='中国人均GDP年实际增速') ax = plt.subplot() ax.spines['top'].set_visible(False)#设置坐标轴,下同ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ...
plt.plot(x, y2, label='y = x^3') # 添加图例 plt.legend() plt.show() 在上述代码中,label参数用于指定每个数据系列的标签,这些标签将出现在图例中。 2. 定制图例 Matplotlib提供了许多选项来定制图例的外观和位置。 位置:你可以使用loc参数来改变图例的位置。例如,loc='upper right'将图例放置在图表的...