second_plot.set_ylim(bottom=-3,top=43) second_plot.set_yticks(np.arange(0, 50, step=10)) second_plot.set_xticks(np.arange(-.5, 8, step=.5)) second_plot.tick_params(left=False,bottom=False,labelbottom=False,labelsize=10,colors='k') second_plot.grid(color="none",zorder=0) seco...
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[10,15,13,18,16,20,10]) # 2.1 添加刻度 # 设置x,y 轴刻度 #x_ticks_label = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] x_ticks_label = ['星期{}'.format(i+1) for i in range(7)] y_ticks = range(40)...
控制y轴间隔 在matplotlib中,我们可以使用yticks函数来控制y轴间隔。通过指定ticks参数,我们可以设置y轴上显示的刻度值,同时通过set_yticks函数来设置y轴的间隔。下面是一个简单的示例代码: importmatplotlib.pyplotasplt# 生成示例数据x=[1,2,3,4,5]y=[10,20,30,40,50]plt.plot(x,y)# 设置y轴间隔plt.y...
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...
bwith = 1 #边框宽度设置为2 TK = plt.gca()#获取边框 TK.spines['bottom'].set_linewidth(b...
ax4.plot([1,2,3,4],[1,2,3,3]) plt.show() 简单子图创建 ax1=fig.add_subplot(221),221里面前两个代表的是画布划分的行数和列数,公共分为4个子图,最后一个1是代表,现在选中第一个子图。 import matplotlib.gridspec as gridspec#调用网格 ...
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...
plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像，不需要plt.show()如果在脚本中使用ion()命令开启了交互...
ax.set_yticks([-1,-0.5,0,0.5,1]) ax.set_xlim([-5,8])# ax.set_xticks([-5,5,1])#设置网格样式ax.grid(True, linestyle='-.') xx = np.arange(-4,2*np.pi,0.01) ax.plot(xx, np.sin(xx))# 于 offset 处新建一条纵坐标offset = (40,0) ...
matplotlib.tickerimportFormatStrFormatter# 创建坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 设置y轴的刻度标签ax.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5])# 设置小数点后的精度ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))# 绘制图形x=[1,2,3,4,5]y=[0.12,0.25,0.38,0.42,0.55]ax.plot(x,y)# 显示...