创建散点图的初始状态:fig, ax = plt.subplots() scatter = ax.scatter([], []) 定义更新散点图的函数:def update_scatter(): # 生成随机数据 x = [random.random() for _ in range(10)] y = [random.random() for _ in range(10)] # 更新散点图的数据 scatter.set_offsets(list(zip(x, ...
fig, ax = plt.subplots() sc = ax.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, alpha=0.5) # 更新动态散点图 for i in range(100): sc.set_offsets(np.random.rand(100, 2)) # 更新散点的位置 sc.set_sizes(1000 * np.random.rand(100)) # 更新散点的大小 sc.set_facecolor(np.random.rand(100...
scatteryoffsets 为散点图图例条目创建的标记的垂直偏移量 frameon 是否显示图例边框 fancybox 边框四个角是否有弧度 shadow 控制是否在图例后面画一个阴影 framealpha 图例边框的透明度 edgecolor 边框颜色 facecolor 背景色 ncol 设置图例分为n列展示 borderpad 图例边框的内边距 labelspacing 图例条目之...
scat=map.scatter(0,0,s=0,marker='o',color='r') #在地图上描绘一个不可见(s=0)的起始点 def update(frame): x,y=map(longitude[frame%N],latitude[frame%N]) scat.set(sizes=[80],offsets=[x,y]) #将点大小修正为80,并修改位置为[x,y],[x,y]由上面的map定义 animation=FuncAnimation(fig...
fig,ax=plt.subplots(nrows=3,ncols=1,figsize=(8,12))fori,lamdainenumerate([0.1,5,1000]):sm=Smoothing_spline(x=x,y=y,w=1,lamda=lamda)sm.fit()xn=np.linspace(0,30,100)yn=sm.eval(xn)ax[i].scatter(x,y)ax[i].plot(xn,yn,"--r")ax[i].set_title(f"lambda ={lamda}")上图...
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.cm.hot) ax.set_zlim(-2,2)#savefig('../figures/plot3d_ex.png',dpi=48)plt.show() frompylabimport*frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d ax= gca(projection='3d') X, Y, Z= axes3d.get_test_data(0.05) ...
ax.spines['top'].set_color('none') #隐藏上边界 结果变成了这样 这样还是比较丑，我们能否添加图片标题和备注呢 3.添加图片标题和备注信息 plt.title("使用matplotlib绘制正弦曲线",fontsize=24,color="red")plt.text(+2.5,-1.3,"By:Python高手养成",fontsize=14,color="green")这样就完成了？No，...
scatteryoffsets # a list of yoffsets for scatter symbols in legend. # 为散点图图例条目创建的标记的垂直偏移量 frameon # If True, draw the legend on a patch (frame). # 控制是否应在图例周围绘制框架 fancybox # If True, draw the frame with a round fancybox. ...
创建散点图scat=ax.scatter(t[0],z[0],c="b",s=5,label=f'v0 ={v0}m/s')# 创建线图line2=ax.plot(t[0],z2[0],label=f'v0 ={v02}m/s')[0]# 设置坐标轴范围和标签ax.set(xlim=[0,3],ylim=[-4,10],xlabel='Time [s]',ylabel='Z [m]')# 添加图例ax.legend()defupdate(...
(16, 16), cells_per_block=(1, 1), visualize=True) print(image.shape, len(fd))# ((256L, 256L), 2048)fig, (axes1, axes2) = pylab.subplots(1, 2, figsize=(15, 10), sharex=True, sharey=True)axes1.axis('off'), axes1.imshow(image, cmap=pylab.cm.gray), axes1.set_title...