举一个例子,调用pyplot.plot(),就会向 【Axes. Lines】 列表中添加一个 Line2D 对象;调用pyplot.plot()方法就会向 【Axes. Patches】 列表中添加绘制的多个 patches 对象(patches 可以理解是一个用颜色填充的图形对象)。 Axes 实例也包含了 XAxis 和 YAxis 实例,分别对应 X 轴和 Y 轴,XAxis 和 YAxis 管理...
labelbottom, labeltop, labelleft, labelright 参数labelbottom, labeltop, labelleft, labelright的值为布尔值,分别代表设置绘图区四个边框线上的刻度线标签是否显示 ax1.tick_params(labelbottom=False,labeltop=True,width=4,colors=’gold’) ax2.tick_params(labelleft=False,labelright=True,width=4,colors...
在绘图时,xlabel()和ylabel()函数负责添加x轴和y轴的标签。要改变这些标签的字体大小,可以通过设置这两个函数的fontsize参数实现。例如,要将x轴标签的字体大小设置为14,可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.xlabel('X Axis Label', fontsize=14) plt....
histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm") ax.xaxis.label.set_size(15) ax.yaxis.label.set_size(15) 它根据其分布分为以下不同部分: 正态分布 这个图表通常是钟形的。 双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。 plotly code 代码语言:javascript ...
1. 设置x轴和y轴label的位置: fig =plt.figure() axes = fig.add_subplot(111) 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: ...
创建x和y数据 x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x) 绘制折线图 plt.plot(x, y)plt.title(‘Simple Line Plot’) # 添加标题plt.xlabel(‘X Axis Label’) # 添加x轴标签plt.ylabel(‘Y Axis Label’) # 添加y轴标签plt.legend() # 添加图例plt.show() # 显示图表```python}相关...
x =range(1,13,1) y =range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() 参考文档:xticks()函数介绍yticks()函数介绍 xticks()中有3个参数: xticks(locs, [labels], **kwargs)# Set locations and labels locs参数为数组参数(array_like, optional),表示x-axis的刻度线显示标注的地方,即...
plt.plot(x,y,ls='--',lw=2)title='y=sin(x)'xaxis_label='x_axis'yaxis_label='y_axis'title_text_obj=plt.title(title,fontsize=fontsize,va='bottom')xaxis_label_text_obj=plt.xlabel(xaxis_label,fontsize=fontsize-3,alpha=1.0)
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) # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Legend') plt.xlabel('X Axis') ...
p = figure(title='data science', x_axis_label='Mes', y_axis_label='data science')p.line(df['Mes'], df['data science'], legend='popularity', line_width=2)save(p)结果如下:将多个图形添加到单个文件: output_file('multiple_graphs.html')s1 = figure(width=250, plot_height=250, title...