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
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, ...
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)...
plt.plot(x_py, y_py, label='sin(x) - Pyplot')# 在当前 Axes 上绘图 (如果不存在则创建) plt.title('Pyplot API Example')# 设置当前 Axes 的标题 plt.xlabel('X-axis')# 设置当前 Axes 的 X 轴标签 plt.ylabel('Y-axis')# 设置当前 Axes 的 Y 轴标签 plt.legend()# 显示图例 plt.grid(...
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]) ...
shap.decision_plot(explainer2.expected_value,shap_values_nn) 能耗决策图 上图所示特征按重要程度递减排列。连接特征和输出值的红线表示较重要的特征,蓝线表示较不重要的特征。紫色线条表示中等重要性的特征。每个特征的SHAP值被累加到基本重要性中,从而提供每个特征对结果的单独贡献。特征2和特征1为最重要的因素。
plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') 结果显示,如下: 注意为了显示中文,我们plt.rcParams属性设置了中文字体,不然不能正确显示中文title的。 2.散点图 散点图和折线图的原理差不多;如果使用直线连接散点图中的点,得到的就是折线图。所以你只需要设置线型...
(coordinates, cmap='inferno') pylab.plot(coordinates_subpix[:, 1], coordinates_subpix[:, 0], 'r.', markersize=5, label='subpixel') pylab.legend(prop={'size': 20}), pylab.axis('off') pylab.subplot(212), pylab.imshow(image, interpolation='nearest') pylab.plot(corner_coordinates[:,...
fig.update_traces(xaxis_title='Sepal Width', yaxis_title='Sepal Length', zaxis_title='Petal Width')fig.update_layout(title='3D Scatter Plot of Iris Dataset')# 显示图形fig.show()```3. SeabornSeaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和多种美观的图形类型。使用Seaborn...
(customers_index,sale_amounts,align='center',color='darkblue')#设置刻度线位置在x轴的底部ax1.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置刻度线位置在y轴的左侧ax1.yaxis.set_ticks_position('left')#将条形图的刻度线标签由客户索引值更改为实际的客户名称#rotation=0表示刻度标签应该是水平的,而不是倾斜...