plt.plot(x, y)用于绘制曲线图,其中x和y分别是x轴和y轴的坐标数据。 label='Curve'定义了曲线图的标签,用于显示在图例中。 步骤4:显示标签 要在曲线图上显示每个数据点的标签,可以使用plt.text函数在每个数据点上添加文本标签。下面是显示标签的代码: fori,labelinenumerate(labels):plt.text(x[i],y[i],...
plt.plot(x,y,label='Prime Numbers')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.title('Plot with Labels')plt.legend()plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这段代码中,label参数用于设置图例的标签,legend函数用于显示图例。 2.3. 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]...
可以通过 `add_label` 来模拟图例，或者你可以结合 `matplotlib` 在 `plot` 外部添加自定义图例。
y2 = np.cos(x)# 创建包含两个子图的图表fig, axs = plt.subplots(2)# 在第一个子图中绘制 sin(x)axs[0].plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue') axs[0].set_title('Sine Function')# 在第二个子图中绘制 cos(x)axs[1].plot(x, y2, label='cos(x)', color='orange') axs[...
color ='royalblue', label ='hlines') # 绘制竖直线 plt.vlines(0.0296, ymin =0, ymax =2, ls ='--', lw =2,\ color ='orange', label ='vlines') 2.6 图标标题 plt.title('our first plot')#图标标题 2.7 设置figure大小、像素 ...
mode：此参数设置指标的模式。通过将其设置为“number+delta+gauge”，我们告诉Plotly显示实际值（number）...
histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm") ax.xaxis.label.set_size(15) ax.yaxis.label.set_size(15) 它根据其分布分为以下不同部分: 正态分布 这个图表通常是钟形的。 双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。 plotly code 代码语言:javascript ...
plt.plot(x,y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 3. 设置样式 【示例】绘制折线图并设置样式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt # 准备绘制点坐标 x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 ...
labels='source', label_text_font_size='10pt', edge_color='source', node_color='index', width=700, height=700 ) ).select(value=(5, None)) # 显示图表 chord 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...