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
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...
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: ...
# 'title': 'My first matplotlib plot', # 'xlabel': 'Stages', # 'ylabel':'Y' # } # ax.set(**props) # plt.show() #添加图例 #图例(legend)是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有多种。最简单的是在添加subplot的时候传入label参数 ...
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: ...
使用plot_date函数可以绘制日期数据的折线图,并且可以通过更改ylim参数来调整y轴的显示范围。 plot_date函数是matplotlib库中的一个函数,用于绘制日期数据的折线图。它可以接受日期数据作为x轴,数值数据作为y轴,并将它们连接起来形成折线图。 更改ylim参数可以调整y轴的显示范围。ylim参数是一个包含两个元素的列表,第...
ax.plot_surface(x, y, np.cos(y), rstride=1, cstride=1, color='green') plt.show() 在这个例子中,我们在同一个3D图像上绘制了两个曲面,一个是x轴的正弦函数,另一个是y轴的余弦函数。 注意:在Matplotlib的新版本中,hold on命令已经被弃用。取而代之的是plt.axes().set_hold(True)。例如,你可...
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) ...
plot(t*1e+9,abs(iGG)/max(abs(iGG)),'k','linewidth',2); axis([-5,5,0,1]) xlabel('时间/ns'); ylabel('幅度/a.u.'); set(get(gca,'title'),'FontSize',10,'FontName','宋体');%设置标题字体大小,字型 set(get(gca,'XLabel'),'FontSize',10,'FontName','Times New Roman');...