plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80)# 创建一个新的 1 * 1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第 1 块(也是唯一的一块)plt.subplot(1,1,1)X=np.linspace(-np.pi, np.pi,256,endpoint=True)C,S=np.cos(X), np.sin(X)plt.plot(X, C,color="blue",linewidth=1.0,linestyle="-")# 绘制余弦曲...
在上述代码中,通过在title属性中使用Latex语法,可以在图表的标题中显示Latex标签的文本。在这个例子中,我们使用$\text{Latex Label}$来显示Latex标签。 这样,你就可以在Python中使用Plotly库显示包含Latex标签的文本了。当然,除了Latex标签外,Plotly还支持各种HTML标签和自定义符号的显示,可以根据需要进行灵活的排版和...
and youconcatenate a color string with a line style string. The default format stringis ‘b-‘, which is a solid blue line. For example, to plot the above with
plot(t , a , '-o' , linewidth = 1.0 , color = color1 , markevery = 5 , markerfacecolor = 'none' , markeredgecolor = color3 , markersize = '5' , markeredgewidth = 1 , label = '$y = \sin (\omega t)$' ) # 绘点线图 ax.set_xlabel('$t{\mathrm{(s)}}$') # 设置X轴...
我们将 label 的数值设置为 r'$x_n$' 即可支持 Latex,如下图所示。 def main(): X = np.linspace(0, 1, 100) Y1 = np.sqrt(X) Y2 = X Y3 = X * X Y4 = X * X * X plt.plot(X, Y1, color="lightcoral", linewidth=3.0, linestyle="-", label=r"$y_1=\sqrt{x}$") plt....
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) # 提取y轴的刻度标签 yticklabels = plt.gca().get_yticklabels() # 打印出所有的y轴刻度标签 for label in yticklabels: print(label.get_text()) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,plt.gca()获取当前的轴(Axes)对象,然后调用get_ytickla...
ylabel("Y Label", fontproperties=font_latex1, labelpad=8) # 设置标题 字体 大小 以及距绘图对象的距离 plt.title("Python Matplotlib - Density Scatter Plot", fontproperties=font_latex2, pad=12 ) # 文本的位置是根据数据坐标来确定的 ax.text(x=-5, y=4.5, s=r'$\ {R^2} = 0.522$', ...
plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine") legend(loc='upper left') matplotlib.pyplot 使用plt.style.use('ggplot')命令,可以作出ggplot风格的图片。 # Import necessary packages import pandas as pd %matplotlib inline ...
05-matplotlib/matplotlib_simple_plot.py 用pylab库快速绘图 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt❶x=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)plt.figure(figsize=(8,4))❷plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)❸plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(...
plt.plot(x,x**3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('Simple Plot') plt.legend() plt.show() importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np x= np.arange(0,10,0.2) y=np.cos(x) fig=plt.figure() ...