section Setting Y-axis Range 开始--> 导入绘图库: import matplotlib.pyplot as plt 导入绘图库 --> 创建绘图对象: fig, ax = plt.subplots() 创建绘图对象 --> 绘制图形: x = [1, 2, 3, 4, 5]\ny = [10, 20, 15, 25, 30]\nax.plot(x, y) 绘制图形 --> 设置y轴范围: ax.set_ylim...
locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即ticks放置的地方, 第一如果希望显示1到12所有的整数,就可以将locs参数设置为range(1,13,1), 第二个参数也为数组参数(array_like, optional),可以不添加该参数,表示在locs数组表示的位置添加的标签,labels不赋值,在这些位置添加的数...
ax.set_title('Example Plot') ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') 显示图表 plt.show() 五、总结 在Python中改变x轴范围的方法有多种,通过使用Matplotlib库、通过设置xlim()函数、使用set_xlim()方法是最常用的三种方法。根据具体需求,可以选择合适的方法来实现数据可视化。在实际应用中,通...
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", y="age", hue="alive")# 对掉x、y参数可以切换水平、垂直绘图axs[0,1].set_ylabel('') axs[0,1].set_title("图2:基于存活与...
# 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y)# 设置轴的范围plt.axis([-6,7, -1,30])# 展示plt.show() (3)输出效果 2.分别对与x,y轴的设置 (1)语法说明 ...
plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)*240/255)# 生成画布的大小 plt.grid()# 生成网格 plt.show() 参数 matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个: ...
ax.set_xlim([-5,8])# ax.set_xticks([-5,5,1])#设置网格样式ax.grid(True, linestyle='-.') xx = np.arange(-4,2*np.pi,0.01) ax.plot(xx, np.sin(xx))# 于 offset 处新建一条纵坐标offset = (40,0) new_axisline = ax.get_grid_helper().new_fixed_axis ...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
plt.title('Basic Line Plot') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.legend() plt.show() 关键参数说明: figsize:控制图形尺寸 linestyle:设置线条样式 label:为图例提供标签 2.2 Seaborn进阶 基于Matplotlib的Seaborn提供了更高级的统计图形接口,特别适合数据分布展示。 import seaborn as sns tips...
plt.plot(x,y) 绘制y =1/(1-s) 函数图像 ss\in[0,1) import matplotlib.pyplot as plt y1= [] s1 = [] importnumpyas np for s in np.arange(0,1,0.1).round(1): y = 1/(1-s) s1.append(s) y1.append(y) plt.plot(s1,y1) ...