importmatplotlib.pyplotasplt# 导入 Matplotlib 的 pyplot 模块# 创建一个 2x2 的子图网格fig,axs=plt.subplots(2,2)# 设置子图的标题axs[0,0].set_title("子图 1",loc='left')# 将标题对齐到左侧axs[0,1].set_title("子图 2",loc='center')# 将标题居中axs[1,0].set_title("子图 3",loc='r...
plt.ylim() → axes.set_ylim() plt.title() → axes.set_title() 绘制包含图标题、坐标轴标题以及图例的图形,举例如下: (1)使用plt.xlabel()方法: 代码一: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 20) plt.xlabel("x") # 添加横轴名称 plt.ylabel("sin(x...
Matplotlib中的axis.Tick.set_clip_path()函数:轻松控制刻度线的裁剪区域 参考:Matplotlib.axis.Tick.set_clip_path() function in Python Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能和自定义选项。在Matplotlib中,axis.Tick.set_clip_path()函数是一个强大的工具,用于控制...
importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.patchesaspatches fig,ax=plt.subplots()circle=patches.Circle((0.5,0.5),0.2)circle.set(facecolor='red',edgecolor='blue',alpha=0.5)ax.add_artist(circle)ax.set_title("Using set() method - how2matplotlib.com")plt.show() Python Copy Output: 在这个例子...
ax[1].set_title('title 2') plt.title() import matplotlib .pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[3,6,7,9,2] # fig,ax=plt.subplots(1,2) plt.figure(1) plt.subplot(121)# 12表示子图分布:一行2列;最后一个1表示第1个子图,从左往右 ...
ax[1].set_title('title 2') plt.title() importmatplotlib .pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[3,6,7,9,2]#fig,ax=plt.subplots(1,2)plt.figure(1) plt.subplot(121)#12表示子图分布:一行2列;最后一个1表示第1个子图,从左往右plt.plot(x,y,label='trend') ...
有两种方法可以控制坐标轴刻度的显示,一种是利用matplotlib的面向对象的Axes.set_xticks()和Axes.set_yticks();一种是调用模块pyplot的API,使用setp()设置刻度元素。 Axes.set_xticks()和Axes.set_yticks() import matplotlib.pyplot as plt ax1 = plt.subplot(121) ax1.set_xticks(range(0,251,50)) plt...
plt接口和面向对象接口混合绘图 鉴于pylab的特殊性,matplotlib绘图主要采用前2种方式。...应用plt.axes绘制多子图 通过axes绘制多子图,应对简单需求尚可,但面对复杂图表绘制时难免过于繁琐:需要手工计算各子图的原点位置和大小,意味着可能需要多次尝试。...与subplot、axes在面向对象和plt两类绘图接口间的区别类似...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含多个子图的图像 fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 设置第一个子图的标题 axs[0, 0].title.set_text('Subplot 1') # 设置第一个子图标题的字体大小和粗细 axs[0, 0].title.set_fontsize(14) axs[0, 0].title.set_fontweight('bold') # 设置...
fig.add_subplot(1,2,2)# 一行两列取第二个ax1.hist(x1, bins=50, color='darkgreen')# bins=50表示每个变量的值分成50份,即会有50根柱子ax2.hist(x2, bins=50, color='red')# 大标题fig.suptitle('两个正太分布', FontProperties=font)# 添加子标题ax1.set_title('x1的正态分布', ...