plt.plot(x,y1) plt.figure(2) plt.plot(x,y2) plt.show() plot() 是一个多功能的命令,能够接收任意数量的参数,如何在同一figure界面下绘制多条图像,这里我们只需要在某一个figure下调用plt,这里我们可以设置线条的颜色,是有区别与边框的颜色。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np...
步骤2: 创建一个figure对象 在绘制plot之前,我们需要创建一个figure对象。figure对象是一个图像窗口,可以在其中添加一个或多个plot。 AI检测代码解析 fig=plt.figure() 1. 步骤3: 调整plot的大小 接下来,我们可以使用figure对象的set_size_inches方法来调整plot的大小。该方法接受一个元组作为参数,参数的单位是英寸...
其实在正常使用matplotlib绘图时我们一般是使用不到这个dpi参数的,因为我们一般都是在绘图时使用默认的图形大小,如果需要进行一定的调整可能也就是在plot的时候指定线段的粗细号码就是了,不过实际上对matplotlib中的dpi参数有一定的了解还是有益处的。 要知道在不谈论图形的dpi的前提下谈论图形的figsize是一种流氓行为的,...
width=800, height=600).generate(text) # 显示词云图 plt.figure(figsize=(9, ...
就会用到figure()函数 一、同时显示多张图 import numpyas np import matplotlibpyplot as plt x=np.linspace(-1,1,50) y1=x**2 y2=2*x+1 plt.figure() plt.plot(x,y1) plt.figure() plt.plot(x,y2) plt.show() 同时显示多张图时,在每一句 pltplot(x,y) 前边添加 plt.figure() ,...
fig = plt.figure <Figure size 432x288 with 0 Axes> #创建subplot,221表示这是2行2列表格中的第1个图像。 ax1 = fig.add_subplot(221) #但现在更习惯使用以下方法创建画布和图像,2,2表示这是一个2*2的画布,可以放置4个图像 fig , axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) ...
如带有特殊符号的值。对于图的样式调整，matplotlib允许隐藏边框线，移动坐标轴的位置，以及通过plot函数的不同参数来改变线条的颜色和标记。例如，plot(x, y, 'bo')会绘制蓝色的圆圈标记。总的来说，matplotlib的plot和figure功能为数据可视化提供了丰富的灵活性，使你能够精细地定制你的图表。
plt.figure(figsize=(6,6)) grid = plt.GridSpec(4, 4, wspace=0.5, hspace=0.5) main_ax = plt.subplot(grid[0:3,1:4]) plt.plot(x,y,'ok',markersize=3,alpha=0.2) y_hist = plt.subplot(grid[0:3,0],xticklabels=[],sharey=main_ax)#和大子图共y轴 ...
plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标,第二个为绘制点的纵坐标 # 显示绘制的图 plt.show() 注意:在运行以上代码是可能会出现以下类似的报错: 这个错误是因为你的Matplotlib使用了一个名为backend_interagg的后端,但该后端没有FigureCanvas属性。可以尝试更改Matplotlib的后端配置。 例如在...
其实figure函数有参数figuresize来控制窗口大小和形状: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp plt.figure(figsize=(8,4))x=np.linspace(-1,1,50)y=2*x+1plt.plot(x,y)plt.show() 我们把运行后的结果放出来: ...