(1)我们在plot中画了一个箭头,箭头的起点位于某文本框的底部中心,如本文的第一张图所示,我们希望当文本框发生移动时,箭头的起点能够总是保持在文本框的底部中心,实现这一功能,只需把箭头的起始点设置为锚定到文本框的底部锚上即可:arrow->start->setParentAnchor(textLabel->bottom); (2)我们在plot中添加了一...
plot可以画多条线,也可以画单条线,每一个[fmt]对应一条线的格式,fmt格式包括的3个属性:标记、线条、颜色。kwargs不能分别定义,包括线段粗细等。建议不同的线分别画,可以避免有些参数不能分别定义的问题。 plot可以用来画线,也可以用来画点(只指定marker不指定line即可画点)。x是x轴所对应的坐标位置,y是y轴...
importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")#create figurefig =go.Figure()#Add surface tracefig.add_trace(go.Surface(z=df.values.tolist(), colorscale="Viridis"))#Update plot sizing...
注解可以通过text,arrow和annotate等函数进行添加。text函数可以将文本绘制在指定的x,y坐标位置,还可以进行自定义格式 plt.plot(np.random.randn(1000).cumsum)plt.text(600,10,'test ',family='monospace',fontsize=10)#中文注释在默认环境下并不能正常显示,需要修改配置文件,使其支持中文字体。具体步骤请自行搜索。
arrowprops=dict(arrowstyle="->", color=color), size=size ) t = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.sin(t) # return the handle of the line line = plt.plot(t, y)[0] add_arrow(line) plt.show() 它不是很直观,但它确实有效。然后你可以摆弄arrowprops字典,直到它看起来正确。
# 箭头从B点收缩"linewidth":1.5# 箭头大小}# arrowstyle有很多选择:例如'->', '<->', 'simple', 'fancy',具体参见官方文档# connectionstyle用于控制箭头的形状,这里列举几种常见的组合,具体参见官方文档plot_arrow(axes[0],"->","angle3,angleA=90,angleB=0",**styles)plot_arrow(axes[1],"->",...
您可以使用annotate绘制箭头: fig,ax = plt.subplots()ax.annotate('', xytext=(34, 56), xy=(83, 51), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))ax.set(xlim=(30, 90), ylim=(50, 60)) 用QML绘制箭头 为了绘制箭头,我建议使用普通的Canvas组件,因为context2dapi实现了相同的w3ccanvas2dcontextapi标准和...
你可能注意到运行上面代码时有输出<matplotlib.lines.Line2D at ...>。matplotlib会返回引用了新添加的子组件的对象。大多数时候,你可以放心地忽略这些输出。这里,因为我们传递了label参数到plot,我们可以创建一个plot图例,指明每条使用plt.legend的线。 笔记:你必须调用plt.legend(或使用ax.legend,如果引用了轴的话...
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() 具体实现效果: 4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel 二维坐标图形中,需要在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。设置坐标轴名称使用的接口是 xlabel() 和 yl...
p2.scatter(x,y, radius=radii, fill_color=colors2, fill_alpha=0.6, line_color=None) # 直接显示 # show(p1) # show(p2) # 网格显示 from bokeh.layouts import gridplot grid = gridplot([[p1, p2]]) show(grid) 运行结果...