1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks()7、设置图像边框颜色...
legend.get_frame().set_facecolor('red') #设置图例legend背景为红色 frame = legend.get_frame() frame.set_alpha(1) frame.set_facecolor('none') #设置图例legend背景透明 (3)移除图例 ax1.legend_.remove() ##移除子图ax1中的图例 ax2.legend_.remove() ##移除子图ax2中的图例 ax3.legend_.remove...
所以考虑将legend_numpoints参数换作legend_scatterpoints,用于show()函数,并设置legend_scatterpoints=1。 代码改为: a=range(10) b=range(10) plot1 = list_plot(zip(a,b),plotjoined=False,color=(0,.5,1),marker='o',ticks=[range(10),range(10)],legend_label='Original Data Points',legend_colo...
python - matplotlib.legend()函数用法解析 ax3.legend_.remove() ##移除子图ax3中的图例3.案例:设置图例legend到图形边界外 #主要是bbox_to_anchor的使用box= ax1.get_position() ax1.set_position([box.x0,box.y0,box.width,box.height*0.8]) ax1.legend(loc='center',bbox_to_anchor=(0.5 ...
plot(x, model(x, p), label=p) ax.legend(title='Order') ax.set(xlabel='Voltage (mV)') ax.set(ylabel='Current ($\mu$A)') ax.set(title="Scienceplots Plot Style Example Of Matplotlib") ax.autoscale(tight=True) Example Of SciencePlots style 可以看出:只需开始之前调用绘图主题,就可以...
plot(x, y_sin) plt.plot(x, y_cos) plt.xlabel('x axis label') plt.ylabel('y axis label') plt.title('Sine and Cosine') plt.legend(['Sine', 'Cosine']) plt.show() https://cs231n.github.io/assets/sine_cosine.png 子图 可以使用subplot功能在同一个图表中绘制不同的内容。下面是一...
import seaborn as snscorrmat = df.corr()top_corr_features = corrmat.indexplt.figure(figsize=(16,16))#plot heat mapg=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")plt.show() 在目标类的大小大约相等的情况下,使用数据集始终是一个好习惯。因此,让我们检查一下是否相同:...
ax1.legend_.remove() ##移除子图ax1中的图例 示例1:显示多图例legend AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.uniform(-1, 1, 4) y = np.random.uniform(-1, 1, 4) p1, = plt.plot([1, 2, 3]) ...
~data.columns.isin(['Country','Indicator'])]data.head(5)data.describe()data.shape###target='Total consumption'features_list=list(data.columns)features_list.remove(target)features_listy=data.pop('Total consumption')frompandas.core.dtypes.castimportconstruct_1d_object_array_from_listlikeconstruct_1d...
[:,1],color = 'orange',label = 'Infection',marker = '.') plt.plot(self.solution[:,2],color = 'green',label = 'Recovery',marker = '.') plt.title('SIR Model' + ' infectionProb = '+ str(infectionProb)) plt.legend() plt.xlabel('Day') plt.ylabel('Number of people') plt....