首先,使用plt.xticks()可以传入刻度位置和对应的标签。例如,可以通过以下代码实现: import matplotlib.pyplot as plt x = [0, 1, 2, 3] y = [10, 20, 25, 30] plt.plot(x, y) plt.xticks([0, 1, 2, 3], ['Zero', 'One', 'Two', 'Three']) plt.show() 这样就可以将X轴的刻度改为自...
plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30), textcoords='offset points', fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=.2')) # 其中-3.7, 3,是选取text的位置, 空格需要用到转字符\ ,fontdict设置文本字体 plt.text...
# 生成画布 fig = plt.figure(figsize=(10,8)) # 绘制三条曲线 plt.plot(R, Solutions1, c='#c57746', linewidth=2, zorder=1) # zorder小的先画 plt.plot(R, Solutions2, c='#408a7a', linewidth=2, zorder=1) plt.plot(R, Solutions3, c='purple', linewidth=2, zorder=1) # 秀出你...
plt.figure(figsize=(8,6),dpi=90) #facecolor='red'设置画布颜色 plt.subplot(1,1,1)#建立坐标系 plt.bar(x,y) #绘制柱状图 plt.xlabel("销售月份",fontsize=10,color='red',fontweight='bold',loc='center',backgroundcolor='black',labelpad=6) #显示横坐标标题 fontsize设置字体大小,color设置字...
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.xticks(new_ticks)#设置y轴刻度,这里将刻度以自定义的数字表示出来,比如-2显示为really bad#使用$来更好的匹配文本以及字体,$\pi$则会显示Piplt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3], [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])#得到坐标轴信息ax =...
barplot(x='number', y='select', data=df, label="select", color="green") plt.legend(ncol=2, loc="upper right", frameon=True, fontsize=15) plt.xlabel('number', fontsize=15) plt.ylabel('select',fontsize=15) plt.xticks(fontsize=15) plt.yticks(fontsize=15) plt.show() 分段条形...
print(label.get_text()) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,plt.gca()获取当前的轴(Axes)对象,然后调用get_yticklabels()方法来获取y轴的刻度标签对象列表。通过遍历这个列表,您可以使用get_text()方法来获取每个标签的文本内容。 matplotlib的hold on命令 ...
plt.show() 2、 添加图例 使用plt.legend()添加图例,通常在绘图命令中使用 label 参数标识不同的数据系列。它可以帮助解释图表中的数据点或线条代表什么。常用参数如下, 使用示例: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] ...
#设置x轴的刻度,将构建的xticks代入,同时由于课程类目文字较多,在一块会比较拥挤和重叠,因此设置字体和对齐方式 plt.xticks(x,xticks1,size='small',rotation=30) #x、y轴标签与图形标题 plt.xlabel('课程主题类别') plt.ylabel('number') plt.title('不同课程类别的平均学习人数') ...