lena=mpimg.imread('lena.png')# 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理lena.shape#(512, 512, 3)plt.imshow(lena)# 显示图片plt.axis('off')# 不显示坐标轴plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
1)、设定当前显示的X轴区间和Y轴区间,上代码了。 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-4,4,30) y1=x*2+1 y2 = x**2 plt.figure(num=3) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1,linestyle='--') plt.xlim(...
定义draw_clear_board函数,用于绘制一个干净的坐标系: 函数传入left、right、down和up,分别表示坐标轴的左、右、下、上四个边界: 在函数中,首先创建一个画板board和一个坐标轴axis。 然后将坐标轴添加到画板中,并设置坐标轴的刻度,另外还要隐藏原来画板上的坐标轴。 接着定义x轴的显示样式。这里使用new_floating...
1]# 提取数值数据fig,ax=plt.subplots()ax.plot(dates,values)# 调整刻度间隔ax.xaxis.set_major_l...
plt.ylabel('Y-axis')# 显示图表plt.show() 在上面的示例中,我们首先准备了 x 和 y 的数据。然后,使用 plot 方法绘制折线图。接下来,使用 title、xlabel 和 ylabel 方法添加标题和标签。最后,使用 show 方法显示图表。 二、Seaborn Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库,它提供了更简洁和美观的...
axes.plot(np.random.randn(10)) axes.set_xlabel("x coordate") # 设置x轴label的位置为(0.-0.1) axes.xaxis.set_label_coords(0,-0.1) 2. 设置刻度上的刻度格式: importmatplotlib.ticker as ticker fig =plt.figure() axes = fig.add_subplot(111) ...
ax2.plot(Bx,'r',label='Bn') ax2.set_ylabel('Bn(T)')#plt.style.use('seaborn-paper')#ax1.set_xticks(range(10,len(By)+10),10) # 设置x轴的刻度#ax2.xaxis.set_ticks_position('top')#ax2.yaxis.tick_right()#ax1.legend(loc='upper left')#ax2.legend(loc='upper right')plt.gr...
result_df = pd.concat(Data_month, axis = 1) result_df.columns = Stock_list 首先我们作出一个matplot的图出来，由于DataFrame自带了plot的功能，我们就可以直接用.plot()的方法输出图片。result_df.plot()然后下看我们用plotly给出的效果，代码部分稍后给出。我们从这个gif中可以明显的看出来plotly的图片有...
如果想改变线条的样式,我们可以使用修改 plot 绘图接口中 mark 参数,具体实现效果: plt.plot(x+ 1,marker= '>') #显示坐标轴,plt.axis,4个数字分别代表x轴和y…
fig.update_traces(xaxis_title='Sepal Width', yaxis_title='Sepal Length', zaxis_title='Petal Width')fig.update_layout(title='3D Scatter Plot of Iris Dataset')# 显示图形fig.show()```3. SeabornSeaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和多种美观的图形类型。使用Seaborn...