尽管plt.autoscale()可以帮助我们实现自适应调整,但在某些情况下,我们也许希望对坐标轴的范围做出特定的控制。为此,可以使用set_xlim()和set_ylim()方法。 代码示例: # 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='Sine Wave with Noise',color='blue')# 设置坐标轴标签和标题plt.xlabel('X-...
ax.plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') ax.set_yticks([-.5, 0., .5]) ax.set_xticks([2, 4, 6, 8]) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_bounds(-.5, .5) ax.spines['bottom'].set_bounds(2, 8) ax...
以绘制二维线图为例,plt.plot()相当于“提笔就画”,即其以一种简便的方式来创建图形并进行快速绘画。当只需创建一个简单的图形时,可使用该函数来自动创建一个图形窗口并在窗口中绘制图形。 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...
ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(-1,1) ###打开网格 ax.grid(True) plt.show() 上面的图你觉得怎么样,我觉得不行,还可以更酷炫,show you the code. 这里把曲线的线型做了定义, <ax.plot(x, y1, '-rv',label='y1')>这段代码里面的'-rv'包含了三个重要细节: <->表示实线 <r>表示红色 <...
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: ...
set_ylabel('对数Y轴') ax3.legend() # 调整子图之间的距离 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show() 4.3 柱状图 plot.bar(): 用来绘制垂直柱状图 plot.barh(): 用来绘制水平柱状图 import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体以便正确显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # ...
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: ...
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()...