步骤4:设置坐标轴的字体大小 使用fontsize参数,可以为每个坐标轴和标题设置字体大小。 # 设置每个子图的坐标轴字体大小foraxinaxs:ax.tick_params(axis='both',labelsize=14)# 设置坐标轴刻度标签的字体大小为14ax.set_xlabel('X轴',fontsize=12)# 设置X轴标签的字体大小为12ax.set_ylabel('Y轴',fontsize=...
subplot是 Matplotlib 中的一个重要特性,允许用户在同一个窗口中划分出多个区域,并在各个区域中绘制不同的数据图形。通过使用subplot函数,我们能更直观地对比和分析数据。 如何创建 Subplot? 我们可以通过plt.subplot()或者plt.subplots()函数来创建多个子图。plt.subplot()接受三个参数:行数、列数和当前活动子图的索引。
5)) ax1 = plt.subplot(221) ax2 = plt.subplot(212) ax2.set_xlim(0, 1) ax2.set_xlim(0...
plt.subplot(1,1,1)#绘制一个子图#设置文本属性字典font_self={'family':'Microsoft YaHei',#设置字体'fontsize':10,#标题大小'fontweight':'bold',#标题粗细,默认plt.rcParams['axes.titleweight']'color':(.228,.21,.28),#'verticalalignment': 'baseline',# 'horizontalalignment': 'right'}#每个子图...
,size=24, stretch=0)font_M = fm.FontProperties(family='Mistral',size='xx-large',stretch=1000, weight='bold')fig = plt.figure(constrained_layout=True)ax = fig.add_subplot(111)ax.set_title('Axes\'s Title', fontproperties = font_S)ax.set_xlabel('xaxis label', fontproperties=font_M)...
title('User dynamics in December 2021', fontsize=25) plt.show() 样条图 样条图是折线图的一种。它将系列中的每个数据点与表示缺失数据点的粗略近似值的拟合曲线连接起来。 plotly code 在plotly 中,它是通过将 line_shape 指定为 spline 来实现的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
# 设定子图,将每个子图输出到对应的位置 plt.subplot(10,10,i+1) # 输出图片,取出来的数据是必须处理好再输出的,此例为8*8 plt.imshow(data.reshape(8,8)) # 测试的标题和真实的标题打印出来 plt.title('C:'+str(y_[i])+'\nT:'+str(ytrue[:100][i]),size=20) ...
ax1=fig.add_subplot(111) plot([1,2,3], label="test1") ax1.legend(loc=0, ncol=1, bbox_to_anchor=(0, 0, 1, 1), prop = fontP,fancybox=True,shadow=False,title='LEGEND') plt.show() 从图中可以看出,Fontsize 中的设置不会影响 Legend Title 的字体大小。
plt.title('折线绘制图',fontsize=24)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: Matplotlib 默认情况不支持中文,我们可以使用以下简单的方法来解决: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签 ...
ax = plt.subplot(111) x= np.arange(0.0, 5.0, 0.01) y= np.cos(2*np.pi*t) line,= plt.plot(x, y,linewidth=2) plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),