fig,ax=plt.subplots() 1. 步骤3:绘制图形 在axes对象上绘制我们想要展示的图形,这里以绘制一个矩形为例。 rect=plt.Rectangle((0.1,0.1),0.5,0.3,edgecolor='blue',facecolor='none')ax.add_patch(rect) 1. 2. 步骤4:设置axes的axis equal 最后,我们需要设置axes的axis equal,确保x轴和y轴的比例是相等...
因为plt Matplotlib显示图形时,x,y,z轴默认的刻度不是标准的,而是迎合画布大小。 要在Matplotlib 中绘制图形时保持标准刻度,可以使用 plt.axis('equal') 方法,该方法可以使 x 轴和 y 轴上的刻度长度相等,从而保持图形中的物理比例和标准刻度不变。 以下是一个示例代码,演示如何在 Matplotlib 中使用 plt.axis(...
plt.bar( [i+0.2 for i in x], z, width=0.2, color='b', label='Bar_2' ) plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) #修改x刻度名字 plt.xticks([i+0.1 for i in x], ['class1','class2','class3','calss4','class5','class6','class7','calss8']) #设置xy...
pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140) plt.axis('equal') plt.show() 特殊的饼图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection':'polar'}) data = 80 startangle = 90 x = (...
plt.axis('equal') plt.title('菜品销售量饼图3146',fontsize=20) plt.show() x=data['菜品名'] y=data['盈利'] plt.figure(figsize=(8,4)) plt.bar(x,y) plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.xlabel('菜品') plt.ylabel('销量') ...
matlab% 三维轨迹动画figure;axis equal;grid on;view(3);for t = 1:100:length(time)plot3(x(1:t), y(1:t), z(1:t), 'b-', 'LineWidth',2);hold on;scatter3(x(t), y(t), z(t), 100, 'r', 'filled');hold off;axis([-1e6 1e6 -1e6 1e6 0 2e6]);drawnow;end 4.2 ...
在上述示例中,首先创建了一个包含类别和对应数值的DataFrame。然后,使用plt.pie()函数来绘制饼图,其中values包含数值数据,labels包含饼图的标签。autopct参数用于显示百分比标签,startangle参数用于指定饼图的起始角度。最后,使用plt.axis('equal')确保饼图保持圆形。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) ...
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show() 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefShow_Fig(X,Y,x, y, r):theta = np.arange(0,2* np.pi,0.01)x = x + r * np.cos(theta)y = y + r * np.sin(theta)fig = plt.figure()axes = fig.add_subplot(111)axes.plot(x, y)axes.plot(X, Y,"...