纵横比是指图形的宽度与高度之间的比例关系。 要将图形的纵横比设置为1,可以使用Matplotlib库中的plt.gca().set_aspect('equal')方法。这将使得图形的宽度与高度相等,从而呈现出正方形的形状。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个图形对象 fig, ax = plt.sub...
axarr[1][1].set_title( "{0:.2f}% Explained Variance".format(pca.explained_variance_ratio_[3]*100), fontsize=12 ) axarr[0][0].set_aspect('equal') axarr[0][1].set_aspect('equal') axarr[1][0].set_aspect('equal') axarr[1][1].set_aspect('equal') plt.suptitle('4-Compon...
具体来说,可以使用set_aspect方法来设置坐标轴的长宽比。这个方法接受一个参数aspect,用于指定坐标轴的长宽比。aspect的取值可以是以下几种形式: “equal”:将坐标轴的长宽比设置为1,即使得坐标轴呈现出等比例缩放的效果。 一个浮点数:将坐标轴的长宽比设置为指定的值。例如,如果aspect=2,则坐标轴的高度将是宽度...
set_aspect('equal') tcf = ax4.tricontourf(triang, grid_z0.ravel(),color='c') ax4.ticklabel_format(useOffset=False) ax4.set_title('RBFInterpolator') plt.show() 从等值线结果中,差别不是明显! 2.2 非光滑函数上采样插值测试 import numpy as np import scipy.interpolate as interp # auxiliary ...
(569,2)# plot first vs. second principal component, colored by classplt.figure(figsize=(8,8))mglearn.discrete_scatter(X_pca[:,0],X_pca[:,1],cancer.target)plt.legend(cancer.target_names,loc="best")plt.gca().set_aspect("equal")plt.xlabel("First principal component")plt.ylabel("...
plt.gca().set_aspect('equal')将坐标轴设置为相等,使饼图呈现为圆形。plt.subplots_adjust(top=0.8)用于调整子图布局,留出顶部空间以放置标签。plt.legend(loc='lower center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.15))设置标签的位置,这里是放置在饼图的中下方,稍微上移一些。
ax.set_aspect(‘equal’) “` 其中,xmin、xmax、ymin、ymax分别为x轴和y轴的范围,通过设置相等的刻度来保持圆弧的形状不失真。 5. 显示图形: “` plt.show() “` 通过调整Arc函数的参数,可以绘制不同形状和位置的圆弧。另外,还可以设置圆弧的线宽、颜色、填充等属性,使得绘制的圆弧更加丰富多样。同时,还...
ax.set_aspect('equal') plt.axis([0, 1, 0, 1]) plt.show() 这个函数使用Matplotlib创建了一个简单的圆形来表示月亮。你可以调整圆形的位置和大小来改变月亮的位置和大小。添加星星接下来,我们将添加一些星星到我们的赏月图中。我们可以使用随机数生成器来随机放置星星的位置: import random import matplotlib...
ax.grid(True, ls='--')# 横纵轴采用相同的scaleax.set_aspect('equal') plt.savefig('./img/单位圆.png', dpi=300) 代码执行结果如下图所示: 图X 单位圆 五、使用GridSpec 在matplotlib中,GridSpec是一个用于灵活布局子图的工具,其允许在绘图区域中创建规则的网格,并指定每个子图的大小、位置和跨越的行列...
ax.set_aspect('equal') #设置图形的宽高比,equal为1:1 plt.axis('scaled') #设置自动调节数轴范围 plt.show() c=creat_circle() show_shape(c) 运行结果如图 2,绘制动图 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation ...