使用axis.Axis.set()函数,我们可以轻松地设置和自定义坐标轴标签。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)ax.xaxis.set(label='Time (s) - how2matplotlib.com')ax.yaxis.set(label='Amplitude (V) - how2matplotlib...
2,100)y=x**2ax.plot(x,y)# 设置刻度位置和LaTeX格式的标签ticks=[0,0.5,1,1.5,2]labels=['0','\\frac{1}{2}','1','\\frac{3}{2}','2']ax.xaxis.set_ticks(ticks)ax.xaxis.set_ticklabels(labels)plt.title('LaTeX formatted labels - how2matplotlib.com')plt.show()...
默认情况下,matplotlib会自动帮我们调节刻度的数量,但有时候也需要我们自定义刻度数量: fig, ax = plt.subplots(4, 4, sharex=True, sharey=True) for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4)) axi.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(4)) plt.show() 1. 2. 3. ...
在介绍其他内容之前,我们先回顾一下基础知识,这里借用 Matplotlib 文档的一张图 [1]: 图中共标出了14种概念: Figure - 画板 Title - 标题 X axis label - X轴标签 Y axis label - Y轴标签 Legend - 图例 Major tick label - 主刻度标签 Minor tick label - 次刻度标签 Grid - 网格 Li...
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() ...
matplotlib绘图的核心原理讲解 当是2D图时,都会有一个X轴和一个Y轴;当是3D图时,都会有一个X轴、一个Y轴和一个Z轴,这个轴就是我们所说的“坐标轴axis”。 matplotlib绘图 ?...也就是说,如果我们不设置figure对象,那么一个figure对象上,只能有一个axes坐标系,即我们只能绘制一个图形。...04 完整的...
# Import Libraryimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# Define Data Coordinatesx = np.random.randint(450,size=(80))# Plotplt.plot(x)# Set ticks directionplt.tick_params(axis='x',direction='in')# Displayplt.show() Explanation: ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建图形和轴 fig, ax = plt.subplots() # 绘制数据 ax.plot(x, y) # 设置刻度标签的字体大小 ax.tick_params(axis='both', labelsize=14) # 显示图形 plt.show() 在这个示...
移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100).reshape(-1, 1) x = np.concatenate([x] * 3, axis=1) # generate 3 curves y = np.copy(x) y[:, 0] = np.cos(y[:, 0]) y[:, 1] = np.sin(y[:, 1] ) ...