plt.xlabel('$m^2$ CO$_2$') #此处表示下标 '$\it{r}$$_1$' plt.ylabel('$\it{AAA}$$_1$') #斜体+上标 3、刻度标签设置 plt.xticks(fontproperties='Times New Roman',size=18)plt.yticks(fontproperties='Times New Roman',size=18)#刻度
axes[1].set_xlabel('Time') axes[1].set_ylabel('Temperature') axes[1].set_title("Curve of BeiJing's Temperature Change with Time") plt.savefig('./plt_png/test1.4.png') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...
'size':20},labelpad=5)坐标轴中有的会带有上下标、斜体等的表示方法如下plt.xlabel('$m^2$ CO...
matplotlib.axes.Axes.set_xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)实例2:为三维⼦图设置坐标轴标题 #!/usr/bin/python3 #code-python(3.6)import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #设置画布 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #将画布分为2⾏1列，共2个⼦图...
plt.xlabel:设置x轴名称 plt.xticks:设置x轴刻度及名称 plt.xlim((-1,2)) # 设置x轴范围(-1,2) plt.ylim((-2,3)) # 设置y轴范围(-2,3) plt.xlabel('x') # 设置x轴名称 plt.ylabel('y') # 设置y轴名称 1. 2. 3. 4. new_ticks = np.linspace(-1,2,5) # 5个[-1,2]之间均匀分...
plt.setp(lines,linewidth=10,alpha=0.5) 更多Line2D属性: 设置轴和标题: 设置轴名称:可以通过plt.xlabel和plt.ylabel来设置x轴和y轴的的名称。示例代码如下: plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red') plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴")
alpha=opacity,color='r',yerr=std_women,error_kw=error_config,label='Women')ax.set_xlabel('Group')ax.set_ylabel('Scores')ax.set_title('Scores by group and gender')ax.set_xticks(index+bar_width/2)ax.set_xticklabels(('A','B','C','D','E'))ax.legend()fig.tight_layout()plt....
set_xlabel('X Axes') ax.set_ylabel('Y Axes') ax.set_zlabel('Z Axes') plt.show() 2.Python Cmd 使用pythoncmd 插入相应的语句。 3.举例 (1) Ex1 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #!/usr/local/bin/python # -*- coding: gbk -*- #*** # TEST2.PY -- by Dr...
无论如何,设置标题的通常方法是 plt.title 。设置标签的常用方法是 plt.xlabel 和plt.ylabel。 import matplotlib.pyplot as plt x= [8,3,5]; y = [3,4,5] plt.scatter(x,y) plt.title("title") plt.xlabel("x-label") plt.ylabel("y-label") plt.show() 原文由 ImportanceOfBeingErnest 发布...
#plot函数绘制多条曲线标题:settitlex轴: setxlabely轴: setylabel 只需要依次指定每组(两两)线条的x、y坐标即可 #一个图像中绘制多个线条a=[1,2,3] b=[4,5,8] c=[7,8,6] d=[1,5,2] plt.plot(a,b,c,d,'r--') plt.show()