import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) y = np.sin(x) #定义生成图像所需要的数据 plt.plot(x,y,ls="-.",lw=2,c="c",label="plot figure") plt.legend() plt.axvspan(xmin=4.0,xmax=6.0,facecolor="y",alpha=0.3) plt.axhspan(ymin=0.0,ym...
在Matplotlib中,我们可以通过text函数来设置标签的位置。下面是一个简单的散点图示例: importmatplotlib.pyplotasplt# 数据准备x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]# 创建散点图plt.scatter(x,y)# 添加标签fori,txtinenumerate(y):plt.text(x[i],y[i],str(txt),fontsize=12,ha='right',va='bottom'...
loc:取值范围为{'left', 'center', 'right'},默认值为rcParams["xaxis.labellocation"]('center'),即标签的位置。 **kwargs:Text 对象关键字属性,用于控制文本的外观属性,如字体、文本颜色等。 所以在使用的时候直接加上 labelpad 参数即可 plt.xlabel("特征",labelpad=8.5)好文要顶 关注我 收藏该文 微...
importmatplotlib.pyplotasplt#设置图片大小plt.figure(figsize=(10,6))bwith=1#边框宽度设置为2ax=plt...
我们这里plt.legend()没有传入任何参数,便自动为我们生成了图例。图例中每个线条的label在plt.plot()进行设置。有时我们需要对图例的位置进行更改,则需要在plt.legend()使用loc参数,即plt.legend(loc='best')。其中loc参数可选: 0: 'best' 1: 'upper right' 2: 'upper left' 3: 'lower left' ...
#使用下面的命令查看配置文件位置 import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname()结果：C:\\Users\\...
ax.spines['top'].set_visible(False)#设置坐标轴,下同ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) plt.xlabel('年份', labelpad=-12,#调整x轴标签与x轴距离x=1.04,#调整x轴标签的左右位置fontsize=9) ...
importnumpy as npimportmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as plt 2、逐步添加 barh() 参数,绘制条形图 deftitle_table(ax): ax.set_title(label=f'No.{i+1}', loc='center', pad=None, fontdict={'color':'b'} ) ax.table(loc='upper right',#表格在图表区的位置colLabels=[f'{i+2} ...
plt.show() 绘图如下: 上图中使用了"plt.xticks"方法设置x轴文本,标签文本使用group_labels中的内容,因此可以根据需要修改group_labels中的内容。 网上看到的另一种方法,代码如下: import matplotlib.pyplot as pl import numpy as np from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter ...