有了数据后,我们可以绘制一个基本的散点图。 # 创建一个散点图plt.scatter(x,y,color='blue',label='数据点')# 使用散点图显示数据plt.title('包含变量标签的散点图')# 设置标题plt.xlabel('X轴')# 设置X轴标签plt.ylabel('Y轴')# 设置Y轴标签 1. 2. 3. 4. 5. 步骤5: 添加变量标签 现在,...
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()...
如果你想在图中添加label,可以按照以下步骤操作: 导入必要的库: python import matplotlib.pyplot as plt 创建数据并绘制图形: 这里以一个简单的折线图为例。 python x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x, y) 为图形元素添加label: 你可以使用label参数在绘制图形元素...
x.plot(label='原始数据图',legend=True) ax1= plt.subplot(2,1,2) x.plot(logy=True,label='对数数据图',legend=True) plt.title('3126-mint') plt.show() 运行结果 总结:1、 字体可以使用自己下载的zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf")也可以使用系统的plt.rcParams[...
plot.plot(data[::-1,4],color="R",label='城镇') plot.plot(data[::-1,5],color="B",label='农村') plot.set_xticks(range(len(data))) plot.set_xticklabels(data[::-1,0],fontproperties='Kaiti',fontsize='13',rotation=-90)
plot(x, y3, marker='o', label='$y=y2*1.5$') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() 当运行上述代码时,将得到以下使用IEEE推荐样式的绘图。 应用scienceplots IEEE风格后的Matplotlib折线图。 使用SciencePlots绘制直方图 在前面的示例中,本文探讨了如何将样式应用于线型图。 但是...
x_label = [1,2,3,4,5,6] #x轴的坐标 y_label = [1,3,2,3,2,6] #y轴坐标 plt.subplot(2,2,2) #几行几列第几个图,画第二张子图,折线图 plt.plot(x_label,y_label,color = 'r',linewidth=1.0,linestyle='--') #构建折线图,可以设置线宽,颜色属性 ...
plt.plot(x, y1, color='#FF0000', label='label1', linewidth=3.0) # 画第2条折线 plt.plot(x, y2, color='#00FF00', label='label2', linewidth=3.0) # 给第1条折线数据点加上数值,前两个参数是坐标,第三个是数值,ha和va分别是水平和垂直位置(数据点相对数值)。 for a, b in zip(x, ...
箱线图,又称箱形图 (boxplot) 或盒式图,不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表,只是数据大小、占比、趋势等等的呈现,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量,因此,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异(需在箱线图中加入均值点),还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等...
# 绘制R控制图plt.subplot(1,2,2)plt.plot(subgroup_Rranges, marker='o', linestyle='-')plt.axhline(y=overall_Rmean, color='r', linestyle='--', label='Overall Rmean')plt.axhline(y=UCL_R, color='g', linestyle='--', label='UCL')plt.axh...