plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('cjavapy', loc='left', fontsize='large', color='blue', style='italic', weight='bold') plt.xlabel('X Axis', labelpad=15, fontsize='medium', color='green') plt.ylabel('Y Axis', labelpad=20, fontsize='medium', color='red')...
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...
1、plot() —— 展示变量的趋势与变化 用法: plt.plot(x,y,ls="-",lw=2,label="plot figure") 1. 参数说明: x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 ls:折线图的线条风格 lw:折线图的线条宽度 label:标记图形内容的标签文本 1. 2. 3. 4. 5. 代码实例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy ...
它类似于一个速度表，显示了我们的值在特定范围内所处的位置。在gauge参数中，我们可以进一步自定义axis...
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: ...
plt.ylabel("y - label") plt.plot(x, y) plt.grid() plt.show() 显示结果如下: 以下实例添加一个简单的网格线,axis 参数使用 x,设置 x 轴方向显示网格线: 实例 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.array([1, 2, 3, 4]) ...
Y axis label - Y轴标签 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...
颜色，linewidth：线宽，linestyle：线条类型，label：图例，marker：数据点的类型 in1, = plt.plot(...
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更快地理解数据。