步骤三:绘制图形 接下来,我们可以使用plot函数来绘制图形。这里我们以绘制一条简单的曲线为例。代码如下所示: x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]plt.plot(x,y,label='y=x^2') 1. 2. 3. 步骤四:创建并调整图例大小 在绘制图形之后,我们需要创建图例,并对图例的大小进行调整。可以使用plt.legend()...
line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4) # 为第一个线条创建图例 first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1) # 手动将图例添加到当前轴域 ax = plt.gca().add_artist(first_legend) # 为...
history.history['loss'], label=u'训练误差')4plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], label=u'验证误差')5plt.ylabel(u'误差', fontproperties=font)6plt.xlabel(u'训练次数', fontproperties=font)7plt.legend(prop =font)8fig_name = save_path +'/'+'Training performance_'+ dateti...
plot(x, y3, marker='o', label='$y=y2*1.5$') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() 当运行上述代码时,将得到以下使用IEEE推荐样式的绘图。 应用scienceplots IEEE风格后的Matplotlib折线图。 使用SciencePlots绘制直方图 在前面的示例中,本文探讨了如何将样式应用于线型图。 但是...
plt.plot(x, y1, marker='o', label='Prime Numbers') plt.plot(x, y2, marker='s', label='Even Numbers') # 添加图例,并自定义图例 plt.legend(loc='upper left', fontsize='large', title='Number Types', shadow=True, frameon=True) ...
Legend - 图例 Major tick label - 主刻度标签 Minor tick label - 次刻度标签 Grid - 网格 Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以...
with plt.style.context(['science','grid','no-latex']): fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3),dpi=200) for p in [10, 15, 20, 30, 50, 100]: ax.plot(x, model(x, p), label=p) ax.legend(title='Order') ax.set(xlabel='Voltage (mV)') ax.set(ylabel='Current ($\mu$A)...
plt.plot(df['Mes'], df['deep learning'], label='deep learning')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Popularity')plt.title('Popularity of AI terms by date')plt.grid(True)plt.legend()结果如下:如果您是从终端或脚本中使用Python,则在使用我们上面编写的函数定义图后,请使用plt.show()。如果您使用的...
ec="firebrick", fc="none", linewidth=1.5) # Step 4: Decorations plt.gca.set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000), xlabel='Area', ylabel='Population') plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12) plt.title("Bubble Plot with Encircling", fontsize=22) plt.legend(fontsize=12) ...
原始图形画完后,我们可以根据需求修改颜色(color),线型(linestyle),标记(maker)或者其他图表装饰项标题(Title),轴标签(xlabel,ylabel),轴刻度(set_xticks),还有图例(legend)等,让图形更加直观。 第三步是在第二步的基础上,为了使图形更加清晰明了,做的修饰工作。具体参数都可以在制图函数中找到。