set_minor_locator(mdates.DayLocator(interval=1))设置次刻度为每一日。 旋转日期标签:plt.gcf().autofmt_xdate()自动格式化和旋转日期标签,确保清晰可读。 添加标题和标签: 使用title()、xlabel()和ylabel()添加适当的文字。 显示网格线: 通过plt.grid(axis='y')只在y轴上显示网格线
Axes.plot用于绘制XY坐标系的点、线或其他标记形状。 1.调用方法 plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 1. 2. 点和线的坐标由参数x,y提供。可选参数fmt是一个快捷字符串,用于定义颜色、标记符合和线条形状,例如: >>> ...
plot.xaxis.ticker = SingleIntervalTicker(interval=5, num_minor_ticks=0) plot.xaxis.axis_line_color = None plot.xaxis.major_tick_line_color = None plot.xgrid.grid_line_dash = "dashed" yticker = FixedTicker(ticks=[1900, 1...
#导入依赖包%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)tips = sns.load_dataset("tips") total_bill是消费总金额,tip是小费,size指用餐人数。boxplot()中数据参数有x和y,我们将消费数据依次传给x和y看看绘图效果: sns.boxplot(x='...
plt.title("Monthly Seasonal Plot: Air Passengers Traffic (1949 - 1969)", fontsize=22)plt.grid(...
from bokeh.layoutsimportgridplot grid=gridplot([[p1,p2]])show(grid) 运行结果如图4所示。 ▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。第7行工具条中的不同工具定义,第9行数据点的不同颜色定义,第20行和第21行采用网格显示图形,可以提前了解这些技巧,具体使用方法...
plt.grid(True) plt.show() 显示效果为: 4.条形图 我们要介绍的第四种,图表类型是条形图,我们这儿引入稍微比较复杂的条形图。 4.1平行条形图 此例中,我们引入三组(a,b,c)5个随机数(0~1),并用条形图打印出来,做比较 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt size = 5 a = np.random.ra...
(12,8),dpi=100)#And dpi=100 increased the number of dots per inch of the plot to make it look more sharp and clear.plt.style.use('seaborn-whitegrid')linear=plt.plot(x1,y1)quadratic=plt.plot(x1,y2)cubic=plt.plot(x1,y3)cosin=plt.plot(x2,y4)sin=plt.plot(x2,y5)# Another ...
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)# 添加图例plt.legend(loc='best', fontsize=10)# 设置 x 轴和 y 轴刻度plt.xticks(range(0, num_epochs, 100), fontsize=10) # x轴刻度每100步plt.yticks(fontsize=10) # y轴刻度plt.ylim(bottom=0) # y轴下限为0# 自动调整布局plt.tight_layout...
= dis fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(dis) ax.set_ylim(-1, 1) plt.grid(...