如果想要配置指定文本的大小如tick标签,坐标轴,标签,标题等等。 # 请看坐标轴和ticks的rc配置。指定文本大小可以使用下面的值:xx-small, x-small,small, medium, # large, x-large, xx-large, larger,或者smaller来相对font.size大小定义 #font.size : 12.0 #font.serif : Bitstream Vera Serif, New Century...
plt.figure(num=1,facecolor=“red”) plt.plot(x,y1) plt.figure(2) plt.plot(x,y2) plt.show() plot() 是一个多功能的命令,能够接收任意数量的参数,如何在同一figure界面下绘制多条图像,这里我们只需要在某一个figure下调用plt,这里我们可以设置线条的颜色,是有区别与边框的颜色。 import matplotlib.pyp...
plt.plot(x,y,linewidth=5)# 添加x,y轴名称 plt.xlabel('x',fontsize=14)# fontsize:设置字体大小 plt.ylabel('x^3',fontsize=14)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用来正常显示中文标签,字体可自由设置电脑中自带的字体 # 给图标添加标题 plt.title('折线绘制图',fontsize=24)# 显示...
plot( [1,1.1,1,1.1,1], linestyle='-' , linewidth=4) plt.text(1.5, 1.3, "linestyle = '-' ", horizontalalignment='left', size='medium', color='C0', weight='semibold') plt.plot( [2,2.1,2,2.1,2], linestyle='--' , linewidth=4 ) plt.text(1.5, 2.3, "linestyle = '--' "...
(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴,并设定字号大小 #color:颜色,linewidth:线宽,linestyle:线条类型,label:图例,marker:数据点的类型 in1, = plt.plot(data['时间'],data['收入_Jay'],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=':', marker='o') in2, = plt.plot(data['时间'],data['收入_JJ']...
python的plot函数参数很多,其中主要有: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) Parameters x, y : array-like or
boxplot()函数是以字典格式返回箱线图的每个组件对象,每个键的键值为matplotlib.lines.Line2D类对象的列表,具体包括: boxes:箱体的主体显示四分位数; medians:每个箱体的中位数水平线; whiskers:每个箱体的须线; caps:须线末端的直线,即须线帽; fliers:异常值; ...
font_size=18, font_family="Rockwell" ), ) config =dict( showLink=True, plotlyServerURL="https://chart-studio.plotly.com", modeBarButtonsToAdd=['drawline', 'drawopenpath', 'drawclosedpath', 'drawcircle', 'drawrect', 'eraseshape' ...
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter;col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数,但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y="...
We can adjust the figure size, add a title and axis labels, and change the font size of the above graph in the same way as we did for a single line plot: fig = plt.subplots(figsize=(20, 5)) sns.lineplot(x='Date', y='Euro rate', data=daily_exchange_rate_df, hue='Currency'...