今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface，真的非常强大，图片质量可以达到出版级别，而且 3...
matplotlib set_data()后需要调用哪个方法来刷新图像? matplotlib是一个Python的绘图库,可以用来创建各种类型的图表和可视化效果。set_data()是matplotlib中的一个函数,用于更新绘图的数据。 当使用set_data()函数更新数据后,如果不调用重新绘制图形的函数(如plt.plot()或ax.plot()),则图形不会自动更新。这...
2*np.pi,100)line1,=ax1.plot(x,np.sin(x))ax1.set_title("Non-animated (how2matplotlib.com)")# 动画模式line2,=ax2.plot(x,np.sin(x))ax2.set_title("Animated (how2matplotlib.com)")line2.set_animated(True)fortickinax2.xaxis.get_major_ticks()+ax2.yaxis.get_major_tic...
1,figsize=(8,10))# 设置初始数据区间ax1.plot(x,y)ax1.xaxis.set_data_interval(2,8)ax1.set_title('How2matplotlib.com - Initial Interval (2 to 8)')# 使用ignore参数重置数据区间ax2.plot(x,y)ax2.xaxis.set_data_interval(0,10,ignore=True)ax2.set_title('How2matplotlib...
line_k.set_data(x[:i], y_k[:i]) return lines anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=x.size, interval=200, repeat=False) plt.show() 6个 1、Matplotlib使用二维数组打印的奇怪行为2、根据数据从二维数组中筛选出列3、如何解决二维数组循环得到数据一样的问题4、将excel二维数组整数数据转换为syst...
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...
使用set\ data()更新一行后,Matplotlib的“重置原始视图”按钮将缩放到以前数据的限制 我想我发帖有点太快了。再深入一点,我找到了解决办法。 NavigationToolbar2GTK3继承自NavigationToolbar2,后者有一个清除导航堆栈的update()方法,这就是home()方法所指的。 在示例代码中,将my update()方法更改为以下方法可以解决...
import matplotlib.pyplot as plt# Create subplotfig, ax = plt.subplots()# Define Datax = np.linspace(0, 5 * np.pi, 100) y = np.sin(x)# Plotax.plot(x, y)# Set ticklabelsax.set_yticks([-1 , 0, 1, 2, 3]) ax.set_yticklabels(['Label-1', 'Label-2', 'Label-3', 'La...
import matplotlib.pyplot as plt# Create figure and subplotsfig, ax = plt.subplots()# Define Data Coordinatesx = np.linspace(0, 20 , 100) y = np.tan(x)# Plotplt.plot(x, y)# Set ticks invisibleax.set_xticks([])# Displayplt.show() ...
import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter ( data['Rings'] , data [ 'Weight' ] )plt.show( ) 输出结果如下图:从散点图中可以看出,鲍鱼的环和体重不存在明显的相关关系。 ==解决方案2== data.corr() 输出结果如下:可见鲍鱼的weight和rings并没有很强的关联。