labels=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'], rotation=30,fontsize='small') #x轴标签设置 #再用set_xlabel为x轴设置一个名称,并用set_title设置一个标题 ax.set_title('My First matplotlib plot') #设置标题 ax.set_xlabel('Stages') #设置x轴标签 plt.show() 1. 2. ...
set(AX(1),'ylim',[0,0.5],'ytick',[0:0.1:0.5])%设置左y轴数据范围(0到0.5),刻度显示(0,0.1,0.2...0.5) set(AX(2),'ylim',[0,3],'ytick',[0:1:3])%设置右y轴数据范围(0到3),刻度显示(0,1,2,3) set(H1,'Linestyle','-','color','r','Linewidth',2.5);%设置第一条曲线的...
ax.plot(x, y) # 示例代码,x和y表示数据的横纵坐标 设置ylim:使用ylim函数设置y轴的显示范围,传入两个参数,分别表示下限和上限。 代码语言:txt 复制 ax.set_ylim(lower, upper) # 示例代码,lower和upper表示y轴的下限和上限 完整的示例代码如下: ...
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...
line,= plt.plot(x, y,linewidth=2) plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05), ) plt.ylim(-2, 2) plt.show() 设置图形样式: 如果想要调整图片的大小和像素,可以通过plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=No...
set_ylim(-.5, .5) 设定轴的缩放 Scale 可选项包括: - linear默认- log - symlog - logit fig, ax = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4), tight_layout=True) x = np.linspace(0, 100, 1000) y = [2**x_ for x_ in x] ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee')...
plt.savefig('plot_name.png', dpi=300) 对于Seaborn,可通过如下指令来修改图像的分辨率: importseabornassns sns.set(rc={"figure.dpi":300,"savefig.dpi":300}) 1.3 边距 一张图片的边距(margin)即为其上线左右的留白。在matplotlib默认情况下,图像的边距为: ...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
par2.set_ylabel("Velocity") p1, = host.plot([0,1,2], [0,1,2], label="Density") p2, = par1.plot([0,1,2], [0,3,2], label="Temperature") p3, = par2.plot([0,1,2], [50,30,15], label="Velocity") par1.set_ylim(0,4) ...
画图:plt.plot(x, y) 定义坐标轴范围:plt.xlim()/plt.ylim() 定义坐标轴名称:plt.xlabel()/plt.ylabel() 定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks() 设置图像边框颜色:ax = plt.gca() ax.spines[].set_color() 调整刻度位置:ax.xaxis.set_ticks_position()/ax.yaxis.set_ticks_position()...