使用plot方法:plot方法就是用来绘制线条的,因此可以在绘制的时候就把线条相关的样式通过参数传进去。示例代码如下: plt.plot(x,y,linewidth=2) 通过Line2D对象来设置:plot方法会返回一个装有Line2D对象的列表,比如lines=plt.plot(x1,y1,x2,y2)因为绘制了两根线条,因此lines中会有两个2D对象。而如果
plt.plot(x,y,linewidth=2) 通过Line2D对象来设置:plot方法会返回一个装有Line2D对象的列表,比如lines=plt.plot(x1,y1,x2,y2)因为绘制了两根线条,因此lines中会有两个2D对象。而如果plot只绘制一根线条,那么lines中就只有一Line2D对象。拿到这个Line2D对象后就可以通过set_属性名设置线条的样式了: lines = p...
fig = go.Figure(data=lines) fig.add_trace(go.Mesh3d(x=x1, y=y1, z=z1, opacity=0.80,intensity=z1, colorbar={"title": correct_list[2], "len": 0.6, }, hoverinfo='x+y+z', colorscale='Portland', )) fig.update_layout(title='3D_Mesh_Grid plotly', autosize=False, width=900,...
plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o') [<matplotlib.lines.Line2D at 0x8c919b0>] 刻度,标签和图例 plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法时不带参数,则返回当前的参数值;调用时带参数,则设置参数值。 plt.plot(np.random....
48show(gridplot([[rt_plot, mz_plot]])) 运行结果如图6所示。 ▲图6 代码示例⑥运行结果 代码示例⑥第19行中,生成绘图数据时,同时生成图例名称列表;第37、43行使用multi_line()方法一次性绘制6条曲线,并预定义图例。 代码示例...
3. 网格线与grid方法 grid方法: 使用grid方法为图添加网格线 设置grid参数(参数与plot函数相同): .lw代表linewidth,线的粗细,.alpha表示线的明暗程度 4. axis方法 如果axis方法没有任何参数,则返回当前坐标轴的上下限 5. xlim方法和ylim方法 除了plt.axis方法,还可以通过xlim,ylim方法设置坐标轴范围 6. legend ...
plt.plot(x, y) # 显示网格线并自定义其外观 plt.grid(True, color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5, axis='both') # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Custom Grid Lines') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis')
sns.boxplot(ax=axs[0,0], data=df, x ="age", y="class") axs[0,0].set_title("图1:舱位等级的年龄分布", fontsize=14) axs[0,0].xaxis.grid(True)# sns.boxplot(ax=axs[0,1], data=df, x="age", y="class", hue="alive")sns.boxplot(ax=axs[0,1], data=df, x="class"...
seaborn.boxplot() 这个函数主要是绘制出一个箱型图来反映离群点数据。首先我们还是先来了解下使用的数据tips结构: #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...
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...