importmatplotlib.pyplotasplt# 创建图框fig,ax=plt.subplots()# 设置图框属性ax.set_xlim(0,10)ax.set_ylim(0,20)ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_title('Example Plot')# 显示图形plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 在上述示例代码中,我们...
import matplotlib.gridspec as gridspec G = gridspec.GridSpec(3, 3) axes_1 = plt.subplot(G[0, :]) axes_1.text(0.5,0.5, 'Axes 1',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5) axes_2 = plt.subplot(G[1,:-1]) axes_2.text(0.5,0.5, 'Axes 2',ha='center',va='center',size=24...
text(-3,30,'function:y=x*x',family='serif',size=15,color='r',style='italic',weight='black') plt.show() 图像中画数学公式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111) ax1.set_xlim([1,7]) ax1.set_ylim([1,5]) ax1....
plt.title("Example of xlim and ylim") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") # 显示图形 plt.show() set_xlim()是Axes类中的一个方法,它需要指定Axes对象的名字,然后调用set_xlim()方法来设置x轴的范围。例如: import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # 创建一个Figure和一个Axes...
通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标...
plt.xlim(1950,2030)#x轴范围设置plt.ylim(0,40)#y轴范围设置x_major_locator=MultipleLocator(10)#...
对于y轴:plt.ylim(start, end) 如果是使用ax对象设置范围的话,则可在前加set_命令 ax.set_xlim(start, end), ax.set_ylim(start, end), 其他的命令类似如此。 (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, ...
准备工作 我们需要先安装matplotlib库,然后导入库,这些很简单,我就不讲了,哦,把numpy也导入进来。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 正式开始 plt.和ax. 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.
定义坐标轴范围:plt.xlim()/plt.ylim() 定义坐标轴名称:plt.xlabel()/plt.ylabel() 定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks() 设置图像边框颜色:ax = plt.gca() ax.spines[].set_color() 调整刻度位置:ax.xaxis.set_ticks_position()/ax.yaxis.set_ticks_position() ...
plt.scatter('area','poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s=20, c=colors[i], label=str(category)) # Decorations plt.gca.set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000), xlabel='Area', ylabel='Population') plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12) ...