plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10. import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(randn(1000).cumsum()) #修改X轴的刻度,最简单的办法是使用set_xticks和set_x
ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel() ax.set_title("Xovee's Figure", fontsize=24, color='red') ax.set_xlabel('Xovee', fontsize=20, color='lightblue') ax.set_ylabel('Xovee', fontsize=20, color='coral') 1. 2. 3. 轴Axes/Axis 设定轴的范围 ax.set_xlim(np.pi, 3*np.pi) ax.set...
调用时不带参数,则返回当前的参数值(例如,plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围)。 调用时带参数,则设置参数值(例如,plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10)。 所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。它们各自对应subplot对象上的两个方法,以xlim为例,就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。我...
ax.plot(x, y) ax.set_title('Simple plot') 设置坐标轴的范围:xlim()和set_xlim()都可以用来设置x轴的范围,但是有一些区别。xlim()是matplotlib.pyplot模块中的一个函数,它可以直接作用于当前的Axes对象,也就是说,你不需要指定Axes对象的名字,只需要调用xlim()函数就可以了。例如: # 导入matplotlib.pyplot...
dx=(x_max-x_min)*0.2dy=(y_max-y_min)*0.2# 设置上下限xlim(x_min-dx,x_max+dx)ylim(y_min-dy,y_max+dy)# 绘制余弦曲线,使用蓝色的、连续的、宽度为1的线条plot(X,C,color='blue',linewidth=2.5,linestyle='-')# 绘制正弦曲线,使用绿色的、连续的、宽度为1的线条plot(X,S,color='green'...
plot(xdata,plot_data,"b-") ax.set_xticks(range(len(labels))) ax.set_xticklabels(labels) ax.set_yticks([1.4,1.6,1.8]) # grow the y axis down by 0.05 ax.set_ylim(1.35, 1.8) # expand the x axis by 0.5 at two ends ax.set_xlim(-0.5, len(labels)-0.5) plt.show() 移动刻度...
1.2.9 移动坐标轴与刻度 plt.gca(), ax.spines[], ax.xaxis.set_ticks_position() 1.2.10 配置x轴和y轴范围 plt.xlim(), plt.ylim() 1.2.11 配置x轴和y轴范围的第二种方法 plt.xlim(), plt.ylim() 1.2.12 配置x轴和y轴范围的第三种方法 plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) ...
# 'title': 'My first matplotlib plot', # 'xlabel': 'Stages', # 'ylabel':'Y' # } # ax.set(**props) # plt.show() #添加图例 #图例(legend)是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有多种。最简单的是在添加subplot的时候传入label参数 ...
data=df_select, height=7, aspect=1.6, robust=True, palette='tab10', scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black')) # Decorations gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50)) plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20)...
ax.set_xlim([-5,8])# ax.set_xticks([-5,5,1])#设置网格样式ax.grid(True, linestyle='-.') xx = np.arange(-4,2*np.pi,0.01) ax.plot(xx, np.sin(xx))# 于 offset 处新建一条纵坐标offset = (40,0) new_axisline = ax.get_grid_helper().new_fixed_axis ...