例如,plt.gcf().set_size_inches(12, 6)会将当前图形的大小更改为宽12英寸、高6英寸。这对于需要在展示时调整图形的用户非常实用。 如何保存调整过大小的图形? 在调整完图形大小后,可以使用savefig()函数将图形保存到本地。例如,plt.savefig('my_plot.png', dpi=300)会以300 DPI的分辨率保存图形。确保在保存之前设置好图形的大小,以便生成高质量的输出文件。
然后,plt.plot()函数根据这两个列表的数据绘制了一个折线图。 步骤4:调整画布大小 现在,我们可以调整画布的大小,使其适应我们的需求。这可以通过设置画布对象的尺寸来实现。 fig.set_size_inches(6,4) 1. 上述代码使用fig.set_size_inches()函数将画布的尺寸设置为6英寸宽、4英寸高。你可以根据需要自行调整这...
在绘制plot之前,我们需要创建一个figure对象。figure对象是一个图像窗口,可以在其中添加一个或多个plot。 fig=plt.figure() 1. 步骤3: 调整plot的大小 接下来,我们可以使用figure对象的set_size_inches方法来调整plot的大小。该方法接受一个元组作为参数,参数的单位是英寸(inch)。 fig.set_size_inches(10,6) 1...
ax.plot()是基于Axes对象来绘制图形,Axes对象是一个图形窗口中的一个独立坐标系。使用面向对象接口时,需要显式地创建一个Figure对象和一个或多个Axes对象,并在指定的Axes对象上调用plot()方法进行绘图。ax.plot()适合更为复杂的绘图需求,并且具有更高的灵活性。 三、使用add_subplot add_subplot()函数用于在图形...
plot(ax): ax.plot([1, 2]) ax.set_xlabel('x-label', fontsize=next(fontsizes))...
5、seaborn.boxplot(箱图或箱线图) 详细见:Python可视化17seaborn-箱图boxplot 6、seaborn.violinplot(小提琴图) 更多可参考: 语法:seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=...
plt.plot(avenger,marker="o") font.set_size(10) plt.xticks(range(20),["第%d天"%xforxinrange(1,21)],fontproperties=font) plt.xlabel("天数",fontproperties=font) plt.ylabel("票房数(万)",fontproperties=font) plt.grid() 设置marker: ...
xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1)) ax.plot(np.arange(11), np.zeros(11)) return ax locators = [ 'plt.NullLocator()', 'plt.MultipleLocator(1.0)', 'plt.FixedLocator([0, 2, 8, 9, 10])', 'plt.IndexLocator(3, 1)', 'plt.LinearLocator(5)', 'plt.LogLocator(2, [1.0...
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'$\ {R^2} = 0.522$', usetex=True, fontsize=14, fontweight="bold" ) # 显示网格 虚线和透明度 plt.grid(alpha=0.360, ls="--", ...
sns.set()sns.scatterplot(df['Mes'], df['data science'])结果如下:我们可以在同一张图中添加两个以上变量的信息。为此,我们使用颜色和大小。我们还根据类别列的值制作了一个不同的图: sns.relplot(x='Mes', y='deep learning', hue='data science', size='machine learning', col='categorical', ...