Matplotlib基本参数设置 1. 添加图标题,坐标轴标题,图例 添加图标题有plt.xlabel()和axes.set_xlabel()方法,添加坐标轴标题和图例也基本类似,其中注意的是绝大多数的 plt 函数都可以直接转换成 axes 方法(例如 plt.plot() → axes.plot()、 plt.legend() → axes.legend() 等),但是并非所有的命令都可以这样...
importmatplotlib.pyplotasplt fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))fig.set_facecolor('lightgray')ax1.set_facecolor('lightblue')ax1.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])ax1.set_title('Subplot 1 - how2matplotlib.com')ax2.set_facecolor('lightgreen')ax2.plot([1,2,3,4],[...
当使用颜色图(colormap)时,我们可能想要栅格化colorbar的刻度: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.linspace(0,10,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(X)*np.cos(Y)# 创建图形fig,ax=plt.subplots()im=ax.imshow(Z,cmap='viridis')# 添...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp fig,ax=plt.subplots()# 创建颜色映射colors=plt.cm.viridis(np.linspace(0,1,5))# 绘制带有不同颜色的柱状图bars=ax.bar([1,2,3,4,5],[3,7,2,5,9],color=colors)# 为每个柱子设置URLurls=["https://how2matplotlib.com/color1","https://h...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个简单的折线图x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]line,=plt.plot(x,y)# 使用setp()设置线条属性plt.setp(line,color='red',linewidth=2,linestyle='--')plt.title('How to use setp() - how2matplotlib.com')plt.show() ...
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Pandas读取数据二、处理数据三、使用Matplotlib绘图 1.柱状图 2.绘制散点图 3.绘制散点图和折线图...总结前言前面学习了Numpy、matplotlib、pandas还没有进行一些练习和训练,这里
Cartopy是一个用于绘制地图和地理数据可视化的Python库。它基于Matplotlib,并提供了一组简单易用的接口,使得在地图上绘制各种地理数据变得简单而直观。 Cartopy的主要特点包括: 支持多种地图投影方式,如等距圆柱投影、兰勃托投影、麦卡托投影等,可以根据需要选择最适合的投影方式。
1 adjust colours of colorbar in pyplot -2 pcolormesh limit values 0 How to set color bar min and max values on scatter cmap plot? 0 Set colorbar at a range in matplotlib 281 Set Matplotlib colorbar size to match graph 97 Correlation heatmap 61 Imshow subplots with the same colo...
import matplotlib.pyplot as plt# Create subplotfig, ax = plt.subplots()# Define Datax = np.linspace(0, 250, 250) y = np.cos(x)# Plotax.plot(x, y)# Set ticklabelsax.set_yticks([-1 , 0, 1]) ax.set_yticklabels(['Value-1', 'Value-2', 'Value-3'], color='green')# Ad...
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(8,4)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax1.set_xlabel('Credit_History') ax1.set_ylabel('Count of Applicants') ax1.set_title("Applicants by Credit_History") temp1.plot(kind='bar') ax2 = fig.add_subplot(122) temp2.plot(kind ...