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.xlabel()、plt.ylabel()、plt.xlim()、plt.ylim()、plt.xticks()、plt.yticks() plt.axis() plt.axis('square') :作图为正方形,并且x,y轴范围相同 plt.axis("equal"): x,y轴刻度等长 plt.axis('off') :关闭坐标轴 plt.axis([a, b, c, d]) :设置x轴的范围为[a, b],y轴的范围为[...
python plt条形组两柱子之间的距离 python柱状图填充条纹,学完了基本的参数调用,今天就来学一下怎么绘图吧,comeon!!!填充以某种颜色自动填充两条曲线的闭合区域。mp.fill_between(x,#x轴的水平坐标sin_x,#下边界曲线上点的垂直坐标cos_x,#上边界曲线上点的垂直坐标sin
横向条形图:使用plt.barh()制作横向条形图,并要将plt.xticks()和plt.yticks()内参数互换。且设置条形图时的宽度参数要用height。 #横向条形图 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100) x=['qz','dj','bc','xlh'] y=[55,30,45,60] #条形图 plt.barh(range(len(x)),y,height=0.3,color='blue',...
importmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportpandas as pd 图形绘制 绘制线图 可以通过matplotlib.pyplot的plot方法进行图形绘制。 plot(y) plot(y, '格式') plot(x, y) plot(x, y, '格式') plot(x1, y1, '格式1', x2, y2, '格式2' …… xn, yn, 格式n) ...
plt.axis('equal') # 设置坐标轴的比例相等,使饼图为圆形 plt.show() # 显示饼图 ` 上述代码中,labels是饼图的标签,sizes是饼图的大小,即数据的比例,colors是饼图的颜色。autopct='%1.1f%%'表示在饼图上显示每个扇形的百分比。axis('equal')用于设置坐标轴的比例相等,使饼图为圆形。使用show()函数显示饼...
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50) plt.axis('equal') plt.show() matplotlib图标正常显示中文 为了在图表中能够显示中文和负号等,需要下面一段设置: importmatplotlib.pyplot as plt ...
plt.ylabel('数值') plt.title('折线图') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 2、散点图 散点图用于表示数据点的分布和关系,适合展示时间序列数据中的离散观测。 复制 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd ...
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'}) ...
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,"...