这个函数将利用Matplotlib的text功能,将标签放置在每条线的最后一个点旁边。 defplot_with_labels():plt.figure(figsize=(10,6))line_A,=plt.plot(months,product_A_sales,label='Product A',marker='o')line_B,=plt.plot(months,product_B_sales,label='Product B',marker='o')line_C,=plt.plot(month...
If True (default), marker is to left of the label. 如果为True,则图例标记位于图例标签的左侧 numpoints the number of points in the legend for line 为线条图图例条目创建的标记点数 scatterpoints the number of points in the legend for scatter plot 为散点图图例条目创建的标记点数 scatteryoffsets ...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,label='sin(x)')plt.title('带末端注释的正弦函数 - how2matplotlib.com')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')# 在线条末端添加注释plt.text(x[-1],y[-1],'线条末端',fontsize=12,verticalalignment='bottom...
# Createasmany colorsasthere are unique midwest['category']categories=np.unique(midwest['category'])colors=[plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))]# Draw PlotforEach Category plt.figure(figsize=(16,10),dpi=80,facecolor='w',edgecolor='k')fori,categoryinenum...
_font)ax.legend(markerscale=10,fontsize=12)# Add some textforlabels,title and custom x-axis tick labels,etc.defautolabel(rects):forrectinrects:height=rect.get_height()ax.annotate('{}'.format(height),xy=(rect.get_x()+rect.get_width()/2,height),xytext=(0,3),#3points vertical ...
:path to save.set_color() : 设置列的颜色，given a list set_color() need before use plot(...
draw_patch=patch_dict[frame]def__init__(self,*args,**kwargs):super(RadarAxes,self).__init__(*args,**kwargs)# rotate plot such that the first axis is at the top self.set_theta_zero_location('N')deffill(self,*args,**kwargs):"""Override fill so that line is closed by default...
(70)plt.plot(data)#标题,X轴,Y轴名称title = 'This is figture title'x_label = 'This is x axis label'y_label = 'This is y axis label'# 设置title的字体大小,竖直方向的对齐方式title_text_obj = plt.title(title, fontsize=fontsize, verticalalignment='bottom')# 设置路径效果 ,添加阴影...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
Matplotlib 里的常用类的包含关系为Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域,可以理解为子图。 可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表,它的调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) ...