# pyplot模块的plot函数可以接收输入参数和输出参数,还有线条粗细等参数,,例如下方的示例 squares = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(squares, linewidth=5) # 这里只指定了一个列表,那么就当作是输出参数,输入参数从0开始,就会发现没有正确绘制数据 plt.title("Square Numbers", fontsize=24) # 指定标题,并...
您可以通过调整 prop 关键字来为图例设置单独的字体大小。 plot.legend(loc=2, prop={'size': 6}) 这需要对应于 matplotlib.font_manager.FontProperties 属性的关键字字典。请参阅 图例文档: 关键字参数: prop: [ None | FontProperties | dict ] A matplotlib.font_manager.FontProperties instance. If prop...
(<Figure size 432x288 with 1 Axes>, <AxesSubplot:>) # 子图部分为1个Axes对象二维数组,形状为(1, 1)。 (<Figure size 432x288 with 1 Axes>, array([[<AxesSubplot:>]], dtype=object)) # 子图部分为1个Axes对象二维数组,形状为(3, 2) (<Figure size 432x288 with 6 Axes>, array([[<Axe...
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y pl.show()# show the plot on the screen plot(x, y)# plot x and y using default line style and colorplot(x, y,'bo')# plot x and y using blue circle markersplot(y)# plot y using x as index array 0..N-1plot(y,'r+')# ditto...
plt.plot(x, y1. color='blue', linestyle='-', linewidth=2. label='sin(x)') plt.plot(x, y2. color='red', linestyle='--', linewidth=1.5. label='cos(x)') plt.title('正弦和余弦函数', fontsize=15) plt.xlabel('x', fontsize=12) ...
plt.plot(names, values) plt.suptitle('Categorical Plotting') plt.show() 这里需要指出前面反复出现的一点, plt状态机的概念. 对于plt这样一个1x3的图, 默认的figure大小(800x600)显然不是很适用. 因此首先使用plt.figure(1, figuresize=(9, 3))来修改figure的大小. 然后我们指定出子图排列, plt.subplot(...
二,boxplot()箱线图 箱线图是统计分析常用的分析图,从数据的箱线图中,可以直观的观察到一个数据的大致分布,可以看出此数据是偏态分布还是对称分布,可以观察到数中有无异常值。可以在图中显示出 四分之一分位数Q1; 中位数M; 四分之三分位数Q3; ...
pyplot.plot(x,y,format_string) format_string:主要来控制我们画的曲线的格式:颜色,风格,标记 color,marker,linestyle x,y 表示 x 轴与 y 轴对应的数据 color 表示折线的颜色 marker 表示折线上数据点处的类型 linestyle 表示折线的类型 linewidth 线条粗细:linewidth=1.=5.=0.3 ...
### Above is stolen from Matplotlib Fixed Size Axes Demo plt.plot(x,y) plt.grid() ax.set(xlim=(xmin, xmax), ylim=(ymin, ymax), yticks=range(-12,1,3), xlabel='X/μm', ylabel='Y/μm', title='X vs Y, 1 cm on plot equals 5 μm') fig.suptitle('Figure dimensions: ...
pit.plot(x, np.exp(i*x/3)) plt.sca(axl) # 选择图表2 的子图1 此处也可以ax1.plot()方式进行。 pit.plot(x, np.sin(i*x)) plt.sca(ax2) # 选择图表2 的子图2 pit.plot(x,np.cos(i*x)) matplotlib_multplot.png 批量定义 axes ...