y1,'g-')ax2.plot(x,y2,'b-')ax1.set_xlabel('X data')ax1.set_ylabel('Y1 data',color='g')ax2.set_ylabel('Y2 data',color='b')ax1.legend(['Y1 data'],loc='upper left')ax2.legend(['Y2 data'],loc='upper right')ax1.set_title('Two Y-axis ...
y2 = np.random.normal(10, 3, len(x)) # 绘制折线图 ax1.plot(x, y1, color='#6D8F18', label='Line 1') ax2.plot(x, y2, color='#3F7F4C', label='Line 2') # 添加误差棒 err1 = np.random.normal(1, 0.5, len(x)) err2 = np.random.normal(1.5, 0.8, len(x)) opacity ...
y_axis_config= {'title':"面数出现的次数"} layoutObj= Layout(title="同时掷两个6面骰子100次的结果分布情况", xaxis= x_axis_config, yaxis =y_axis_config) figure= {'data': data,'layout': layoutObj} offline.plot(figure, filename='two_6_side_dice.html')## 第二种实现方式fig = px....
复制代码 importmatplotlib.pyplotasplt# 准备数据x = [1,2,3,4,5]y = [2,4,6,8,10]# 绘制图表plt.plot(x, y)# 添加标题和标签plt.title("Simple Line Plot")plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")# 显示图表plt.show() 这个示例使用了Matplotlib库中的plot函数来绘制线图。在绘制图表之前,...
Y = N2.doubledensity(X)# 调用plot_comparison函数绘图plot_comparison(Y,"双峰分布") 代码执行结果如下图所示: 由上图可以看出,对于具有多模态性质的双峰分布,相比较于箱线图小提琴图不仅刻画了数据的中位数、四分位数的范围信息,还刻画了数据的核密度分布情况。
y-axis 14 xb = np.arange(0.3, 6.0, 0.3) 15 yb = np.exp(-xb*xb/9.0) 16 ax2.plot(xb, yb, 'oC3') 17 ax2.set_ylabel('decay', color='C3') # axis label 18 ax2.tick_params('y', colors='C3') # ticks & numbers 19 20 fig.tight_layout() 21 plt.savefig('figures/twoAxes...
matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。例如,要根据x和y绘制绿色虚线,你可以执行如下代码: ax.plot(x, y, 'g--') 这种在一个字符串中指定颜色和线型的方式非常方便。在实际中,如果你是用代码绘图,你可能不想通过处理字符串来获得想要的格式。通过下面这种更为明确...
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('% Y-% m-% d')) ax.fmt_xdata = DateFormatter('% Y-% m-% d % H:% M:% S') fig.autofmt_xdate() plt.title("Matplotlib Axes Class Example") plt.show() 输出: matplotlib.axes.Axes.plot()函数 ...
[2, 3, 5, 7, 11]labels =['A','B','C','D','E']# 绘制散点图并添加标签sns.scatterplot(x, y)fori,labelinenumerate(labels):plt.text(x[i], y[i], label)# 添加标题和标签plt.title('Scatter Plot with Labels')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 显示图表plt.show()`...
df['形态'] = pd.concat(conditions, axis=1).any(axis=1) returndf defcreate_plot (df): # 创建专业K线图 apds = [ mpf.make_addplot(df['卖出'], color='green', linestyle=':', width=3, panel=0), mpf.make_addplot(df['买入'], color='magenta', linestyle=':', width=3, panel=...