ax1.plot(x,y) #x轴数据用x。y轴数据用y,画折线图 ax1.bar(x,y) #同时在ax1中画柱形图 plt.subplots方法(要用上面的fig) fig,axes = plt.subplots(2,2) #建立两行两列四个坐标系 axes[0,0].plot(xy) #0,0坐标系画折线图 图表参数 color= #颜色b蓝,y黄,c青,m品红,w白,k黑 linestyle ...
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...
from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray import matplotlib.pylab as pylab from skimage.morphology import binary_erosion, rectangle def plot_image(image, title=''): pylab.title(title, size=20), pylab.imshow(image) pylab.axis('off') # comment this line if you want axis...
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') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt....
.add_yaxis('MSE',data1,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 4、设置平均线: 代码语言:javascript 复制 .add_yaxis('MSE',data1,markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]) 5、设置y轴显示数据的范围:在.set_global_opts里添加yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=...
:,1]# 提取数值数据fig,ax=plt.subplots()ax.plot(dates,values)# 调整刻度间隔ax.xaxis.set_...
plt.xticks(rotation=45)#将x轴标签旋转45度 plt.plot(x,y) 绘制y =1/(1-s)函数图像ss\in[0,1) import matplotlib.pyplot as plt y1= [] s1 = [] import numpy as np for s in np.arange(0,1,0.1).round(1): y = 1/(1-s)
相比`v3.9.x`,本次更新包括400余个PR,官方给出的更新亮点[Highlights]包括: - Preliminary support for free-threaded CPython 3.13 - 用于支持NO-GIL,不过由于Python3.13并不默认支持NO GIL,所以暂时影响不大 - Standard getters/setters for axis inversion state - 添加反转坐标轴的函数(但是官方好像忘了合并...
1import matplotlib.pyplot as plt23defscatter_plot(x_values, y_values):4 plt.scatter(x_values, y_values)5 plt.xlabel('X Values')6 plt.ylabel('Y Values')7 plt.title('Scatter Plot')8 plt.show()910# 使用示例11x_values = [1, 2, 3, 4, 5]12y_values = [2, 3, 5...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(1000)# 绘图plt.boxplot(x)# 添加网格plt.grid(axis='y', ls=':', lw=1, color='gray', alpha=0.4)plt.show() 8. 误差棒图 —— errorbar() 此函数用于绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围: import matplotlib.py...