ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') ax[1].plot(x, y, color='red', label='Xovee') ax[2].plot(x, y, color='blue', label='Xovee') ax[0].grid(axis='x', linestyle='--') ax[1].grid(axis='y', linewidth=5) ax[2].grid(color='purple') 1. 2. 3. 4...
axis('off') #添加阴影效果 for i in artist_01.index.to_list(): ax.axvspan(i-.35, i+.35, facecolor='gray',alpha=.1,zorder=0) #添加双y轴:使用Axes.twinx()方法绘制 second_plot = ax.twinx() second_plot.set_ylim(bottom=-3,top=43) second_plot.set_yticks(np.arange(0, 50, ...
importmatplotlib.pyplotasplt# 数据准备x=[1,2,3]y=[4,5,6]plt.plot(x,y)# 设置坐标轴标签及其字体大小plt.xlabel('X 轴',fontsize=14)plt.ylabel('Y 轴',fontsize=14)# 提升刻度标签字体plt.tick_params(axis='both',labelsize=12)plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11...
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([-3, -2,5,0], [1,6,4,3]) plt.show() 轴会自动匹配数据的范围。我们想给这个图多一点空间,所以让我们调用axis函数来改变每个轴的范围[xmin,xmax,ymin,ymax]。 plt.plot([-3, -2,5,0], [1,6,4,3]) plt.axis([-4,6,0,7]) ...
scale =range(100) x = [(2* math.pi * i) /len(scale)foriinscale] y = [math.cos(i)foriinx] plt.plot(x, y) plt.show() 若采用Numpy库,则可以使用以下等效代码: # cos_2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x = np.linspace(0,2* np.pi,100) ...
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...
在matplotlib中精确设置图形大小，包括标题和坐标轴标签之前也有人问过类似的问题，但我搜索到的结果都没...
set(gca,'xscale','log','yscale','log') set(h1,'Color','k') 1. 2. 3. 4. 亦即只需将y也改为“yscale”即可。 2)plot下使用对数坐标 a) 一支坐标轴用对数坐标,另一支用线性坐标 clc x=-6:0.01:6; y=x; plot(x,y);%一定是自变量x在前,函数y在后,不能搞混,最好也不要只写plot(y...
x,y=d1['stat_date'],d1['clsr'] 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 = [] importnumpyas np for s in np.arange(0,1,0.1).round(1): ...