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...
设置ylim:使用ylim函数设置y轴的显示范围,传入两个参数,分别表示下限和上限。 代码语言:txt 复制 ax.set_ylim(lower, upper) # 示例代码,lower和upper表示y轴的下限和上限 完整的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 创建图表和子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制数据 x...
set(AX(1),'Xcolor','k','Ycolor','k')%设置x轴、左y轴刻度字体为黑色; set(AX(2),'Xcolor','k','Ycolor','k')%设置x轴、右y轴刻度字体为黑色; set(AX,'Xlim',[207.5 217.1],'xtick',[208:1:217])%设置x轴数据范围(207.5到217.1),刻度显示(208,209,210...217) set(AX(1),'ylim'...
set_xlim(-2, 5) ax.set_ylim(-1, 8) # 添加网格 ax.grid(True) # 添加标签和标题 ax.set_xlabel('X轴') ax.set_ylabel('Y轴') ax.set_title('矢量图示例') # 添加图例 ax.legend() # 显示图表 plt.show() 微信搜索【猿码记】查看更多文章...
plt.xlim()→ax.set_xlim() plt.ylim()→ax.set_ylim() plt.title()→ax.set_title() 当你使用面向对象的绘图接口时,不需要单独调用这些函数,可以直接使用ax.set()方法一次设置所有这些属性通常更方便: ax = plt.axes() ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(-2, 2), xlabel...
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, ...
plt.ylim(-2, 2) plt.show() 设置图形样式: 如果想要调整图片的大小和像素,可以通过plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)来实现。 其中num是图的编号,figsize的单位是英寸,dpi是每英寸的像素点,facecolor是图片背景颜色,edgecolor是边框颜色,frameon代表...
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...
导入模块:import matplotlib.pyplot as plt 定义图像窗口:plt.figure() 画图:plt.plot(x, y) 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() ...
from matplotlib import pyplot as pltimport randomx = range(2, 26, 2) # x轴的位置y = [random.randint(15, 30) for i in x]# 设置图片大小plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)plt.plot(x,y)# plt.show()# 保存plt.savefig('./data/img/t1.png')我们依次来看这段代码，里面有我们认识的...