l1=ax1.plot(x, y_sin,'r--')# 绘制第一个子图 l2=ax2.plot(x, y_cos,'b-')# 绘制第二个子图 #设置显示标题 ax1.set_title('sin curve') ax2.set_title('cos curve') #调整子图之间距离 plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=0.6, hspace=0.5) ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)# 创建子图fig,axs=plt.subplots(2,1)# 2 行 1 列axs[0].plot(x,y1)axs[0].set_title('Sine Wave')axs[1].plot(x,y2)axs[1].set_title('Cosine Wave')plt.tight_layout()# 自动...
ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 sValue = x*10 ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1...
plt.plot(x,y,linewidth=2) 通过Line2D对象来设置:plot方法会返回一个装有Line2D对象的列表,比如lines=plt.plot(x1,y1,x2,y2)因为绘制了两根线条,因此lines中会有两个2D对象。而如果plot只绘制一根线条,那么lines中就只有一Line2D对象。拿到这个Line2D对象后就可以通过set_属性名设置线条的样式了: lines = p...
plt.plot(x_label,y_label,color = 'r',linewidth=1.0,linestyle='--') #构建折线图,可以设置线宽,颜色属性 plt.title("line") #设置标题,这里只能显示英文,中文显示乱码 plt.ylabel("y_label") #设置y轴名称 plt.xlabel("x_label") #设置x轴名称 ...
plt.plot(x,y,linewidth=2) 通过Line2D对象来设置:plot方法会返回一个装有Line2D对象的列表,比如lines=plt.plot(x1,y1,x2,y2)因为绘制了两根线条,因此lines中会有两个2D对象。而如果plot只绘制一根线条,那么lines中就只有一Line2D对象。拿到这个Line2D对象后就可以通过set_属性名设置线条的样式了: ...
lines=plt.plot(x,y)line=lines[0]line.set_aa(False)#关掉反锯齿 line.set_alpha(0.5)#设置0.5的透明度 使用plt.setp来设置:setp的好处是一次性可以设置多根线条的样式。 示例代码如下: lines=plt.plot(x,y)plt.setp(lines,linewidth=10,alpha=0.5) ...
set_title是设置图像的标题的意思。Python中利用matplotlib画图，给坐标加标签，set_title设置图像的标题ax.set_title('Myrandomplot')。
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 运行 AI代码解释 # 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 ...
seaborn.boxplot() 这个函数主要是绘制出一个箱型图来反映离群点数据。首先我们还是先来了解下使用的数据tips结构: #导入依赖包%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)tips = sns.load_dataset("tips") total_bill是消费总金额,tip...