importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形对象fig=plt.figure()# 设置图形尺寸为8x6英寸fig.set_size_inches(8,6)# 绘制图形plt.plot(x,y)plt.title('Sine Wave')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 显示图形plt.show() 1. ...
使用大括号 { }或者set() 函数 注意:创建一个空集合必须用 set()而不是 { },{ } 用来创建一个空字典 代码示例: # 创建集合 a = {'1', 2, 2,'R','A','B'} b = set('12343335') #输出集合,不输出重复的元素,元素是无序的 print(a) print(b) # 成员测试 if '1' in a : print('1...
fig = decompose.plot fig.set_size_inches((12, 7)) fig.axes[0].set_title('Seasonal Decomposition Plot') fig.axes[3].set_xlabel('Indices') plt.show Tslearn 如果使用tslearn库进行时间序列分析。可以采用分割方法,将连续的加速信号分解成特定长度的离散段或窗口(例如,150个数据点)。这些片段提供了行走...
set_size_inches(7, 5) # 设置画布颜色 fig.set_facecolor('ivory') # --- 创建子图 --- # 设置子图位置 subImg = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # 设置x、y轴数据 x = np.linspace(0, 10, 20) y1 = np.power(x, 2) y2 = x * 10 # 画线 subImg.plot(x, y1, 'r', ...
fig.set_size_inches(12,6)#设置图像大小ax.plot(data.iloc[:,1:3])#画图ax.set_xlabel('X轴',fontsize=15)#x轴的名称ax.set_ylabel('Y轴',fontsize=15) ax.legend(['A','B'])#标签ax.set_xticks(np.arange(-10,120,10))#设置x轴的坐标plt.yticks(fontsize=15)#设置坐标的字体大小plt.ti...
fig.set_size_inches((12,7)) fig.axes[0].set_title('Seasonal Decomposition Plot') fig.axes[3].set_xlabel('Indices') plt.show() Tslearn 如果使用tslearn库进行时间序列分析。可以采用分割方法,将连续的加速信号分解成特定长度的离散段或窗口(例如,150个数据点)。这些片段提供了行走过程中运动的颗粒视图...
(2, 2) fig.set_size_inches(14, 10) ax1.plot(fSpec_I1, xSpec_I1, label = 'Env. spectrum') ax1.axvline(x = fr_I1, color = 'k', linestyle = '--', lw = 1.5, label = 'fr', alpha = 0.6) ax1.axvline(x = BPFI_I1, color = 'r', linestyle = '--', lw = ...
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 15, 25, 30] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y, width=0.8) # 设置柱状图的宽度 # 调整柱状图的大小 plt.gcf().set_size_inches(10, 6) # 设置图形的尺寸 plt.show() 复制代码 在上面的例子中,我们通过设置width...
fig.set_size_inches(width/2.54, height/2.54)# 因为画布输入大小为厘米,此处需转换为英寸,所以除以2.54 # 通过 add_subplot 方式创建两个坐标轴,相当于在同一个子图上叠加了两对坐标系 ax=fig.add_subplot(111, label="1") ax2=fig.add_subplot(111, label="2", frame_on=False) ...
fig.set_size_inches((12, 7)) fig.axes[0].set_title('Seasonal Decomposition Plot') fig.axes[3].set_xlabel('Indices') plt.show() Tslearn 如果使用tslearn库进行时间序列分析。可以采用分割方法,将连续的加速信号分解成特定长度的离散段或窗口(例如,150个数据点)。这些片段提供了行走过程中运动的颗粒视...