import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 20) fig, axes = plt.subplots() axes.set_xlabel('x label') # 横轴名称 axes.set_ylabel('y label') # 纵轴名称 axes.set_title('title') # 图形名称 axes.plot(x, x**2) axes.plot(x, x**3) axes.legend(["y = x**2", ...
2,3,4],[1,4,2,3],label='how2matplotlib.com')# 获取当前坐标轴对象ax=plt.gca()# 设置x轴标签位置为顶部ax.xaxis.set_label_position('top')plt.xlabel('X Axis (how2matplotlib.com)')# 设置y轴标签位置为右侧ax.yaxis.set_label_position('right')plt.ylabel('Y Axis (how2ma...
ax.set_ylabel(r'$\int\ Y^2\ dt\ \ [V^2 s]$') plt.show() 3.FontProperties 最后,我们还可以创建 matplotlib.font_manager 的 FontProperties ,来设置文本的 fontproperties 属性。 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties() font.set_family('serif') font.set_name('...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,11)y=x**2# 创建图表fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)# 获取当前的x轴刻度位置和标签xticks=ax.get_xticks()xticklabels=ax.get_xticklabels()# 为x轴刻度标签添加单位ax.xaxis.set_ticklabels([f'{float(l...
通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图，它包含在主要的 Matplotlib 安装中：接下来就可以使用ax的plot()...
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
numpy,matplotlib,pandas 目录 numpy模块 numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库。这种库可用来存储和处理大型numpy数组,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示numpy数组)。
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw) 1. 创建一个画像(figure)和一组子图(subplots)。 这个实用程序包装器可以方便地在单个调用中创建子图的公共布局,包括封闭的图形对象。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d as a3 plt.close('all') fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.view_init(vertical_axis='y') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_xlabel('Z') ax.axes.set_xlim...
=labels[i], color=colors[i]) for subplot in ax: subplot.set_xlabel("the top five industry sectors") subplot.set_ylabel("Number of attack") subplot.set_title("Type of attack by top five industry sectors") subplot.set_xticks(x_pos+width/2) subplot.set_xticklabels(colors) subplot....