ax=plt.subplots()# 绘制折线图ax.plot(x,y,label='sin(x)',color='blue')# 设置坐标轴颜色ax.spines['left'].set_color('green')# 左坐标轴ax.spines['bottom'].set_color('red')# 下坐标轴ax.spines['right'].set_color('black')# 右坐标轴ax.spines['top'].set_color...
y)# 设置x轴颜色plt.gca().spines['bottom'].set_color('red')plt.gca().tick_params(axis='x',color='red')# 设置y轴颜色plt.gca().spines['left'].set_color('blue')plt.gca().tick_params(axis='y',color='blue')# 显示图表plt.show()...
set_color(string)边框的颜色“black"(当值为None也是隐藏) set_linewidth(int)边框的宽度1 set_linestyle(string)边框的线性”-“ 2.实例1-修改默认的坐标样式 (1).说明: 设置反方向(y轴同理): x轴反向:ax.invert_xaxis() (2).源代码: # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x ...
6)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()5、Plo...
plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)*240/255)# 生成画布的大小 plt.grid()# 生成网格 plt.show() 参数 matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个: ...
ax.spines['right'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#用bottom代替x轴ax.yaxis.set_ticks_position('left')#用left代替y轴ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#axes 百分比plt.show()...
xaxis.label.set_size(15) ax.yaxis.label.set_size(15) 它根据其分布分为以下不同部分: 正态分布 这个图表通常是钟形的。 双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。 plotly code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import plotly.express ...
(30,32.6,0.5))axe.set_xticks(np.arange(119.5,122.1,0.5),crs=ccrs.PlateCarree())axe.set_yticks(np.arange(30,32.6,0.5),crs=ccrs.PlateCarree())axe.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())axe.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())axe.tick_params(labelcolor='k',length=5)...
使用.set_color设置边框颜色:默认白色; 调整刻度及边框位置 使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置:bottom.(所有位置:top,bottom,both,default,none); 使用.spines设置边框:x轴;使用.set_position设置边框位置:y=0的位置;(位置所有属性:outward,axes,data) ...
示例代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建数据data = np.random.rand(10, 12)# 绘制热图plt.imshow(data, cmap='YlOrRd')plt.colorbar(label='Value')plt.title('Heatmap Example')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()这个例子使用 ‘YlOrRd’ 色彩映射表...