plt.plot((3,3,3),(1,2,3),'o') # 使用text函数设置文本 plt.text(3,1,'text') # 使用annotate函数必备参数绘制注解 plt.annotate('annotate', xy=(3, 2)) # 使用annotate函数绘制注解,添加指示箭头 plt.annotate('annotate', xy=(3, 3), xytext=(4,3), arrowprops=dict(arrowstyle='->',...
python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制一些数据(可选) ax.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9]) # 获取子图的图框尺寸(这里以bbox_inches='tight'来获取紧密的边界框) bbox = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted()) w...
plt.figtext(0.4,0.8,'This is text for figure') plt.plot([2], [1], '*') # 添加注解 plt.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) plt.suptitle('bold figure suptitle BY PYPLOT', fontsize=14, fontweight='bold') plt.show(...
plt.title('test绘图函数')#设置图标#plt.legend('绘图值', loc=2, fontsize = 5)#The relative size of legend markers compared with the originally drawn ones.plt.legend(['绘图值'], loc='upper left', markerscale = 0.5, fontsize = 10)#设置横轴的上下限plt.xlim(-0.5, 2.5)#设置纵轴的上...
在一些特殊的场景下,可能需要完全自定义坐标轴标签的位置和样式。这时,可以利用text函数直接在图表上添加文字,完全控制文字的内容、位置和样式。 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.text(0.5, 4, 'Custom X Label', fontsize=14, ha='center') ...
plt.plot(x,y) plt.show() 2 基本图像属性设置 2.1 坐标轴标题 #front(标签属性):字体、大小等 font = {'family':'Times New Roman','weight':'normal','size':12} plt.xlabel("x",font) plt.ylabel(r"y",font) 2.2 坐标轴范围 plt.xlim(0,100) ...
title("Python Matplotlib - Density Scatter Plot", fontproperties=font_latex2, pad=12 ) # 文本的位置是根据数据坐标来确定的 ax.text(x=-5, y=4.5, s=r'$\ {R^2} = 0.522$', usetex=True, fontsize=14, fontweight="bold" ) # 显示网格 虚线和透明度 plt.grid(alpha=0.360, ls="--", ...
import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud text = "This is some ...
plot(ax): ax.plot([1, 2]) ax.set_xlabel('x-label', fontsize=next(fontsizes))...
sns.scatterplot(df['Mes'], df['data science'])结果如下:我们可以在同一张图中添加两个以上变量的信息。为此,我们使用颜色和大小。我们还根据类别列的值制作了一个不同的图: sns.relplot(x='Mes', y='deep learning', hue='data science', size='machine learning', col='categorical', data=df)...