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...
import numpy as np 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...
plt.plot(x, y, color='r',marker='o',linestyle='dashed') #plt.plot(x, y, 'ro') ''' axis:坐标轴范围 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax], 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt.axis([0, 6, 0, 20]) plt.show() #3 给图片提阿甲注释和标...
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.xlabel('X Axis Label', fontsize=14) plt.ylabel('Y Axis Label', fontsize=14) plt.show() 使用这种方法改变字体大小简单直观,适合对特定图表进行快速调整。此外,matplotlib还允许通过fontdict参数一次性设置字体的多个属性,如字体类型、大小和颜色等。
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) ...
, fontproperties = font_S) ax.set_xlabel('xaxis label', fontproperties=font_M) ax.plot(x,...
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: ...
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...
for i, label in enumerate(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() ``` 3. 应用场景 - 数据点标志: 在散点图、气泡图等可视化中,标识数据点的标签可以帮助观察者...