python plot（python中plot怎么设置横纵坐标名称）

本文目录

• python中plot怎么设置横纵坐标名称
• python plt.plot怎么把图显示出来
• python matlibplot 怎样画图例
• python打包后 plot 只能同时绘制一个窗口
• python matplotlib数据作图

python中plot怎么设置横纵坐标名称

用plot画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.show()

此时的x轴和y轴都是只显示偶数，其它的奇数未显示，这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

扩展资料

基本用法：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴上的数据:从-3到3，总共有50个点

x = np.linspace(-1, 1, 50)

# 定义一个线性方程

y1 = 2 * x + 1

# 定义一个二次方程

y2 = x ** 2

# 设置x轴的取值范围为：-1到2

plt.xlim(-1, 2)

# 设置y轴的取值范围为：-1到3

plt.ylim(-1, 3)

# 设置x轴的文本，用于描述x轴代表的是什么

plt.xlabel("I am x")

# 设置y轴的文本，用于描述y轴代表的是什么

plt.ylabel("I am y")

plt.plot(x, y2)

# 绘制红色的线宽为1虚线的线条

plt.plot(x, y1, color=’red’, linewidth=1.0, linestyle=’--’)

# 显示图表

plt.show()

百度百科——plot

python plt.plot怎么把图显示出来

1， 导入matplotlib.pyplot, numpy 包：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
2，添加主题样式：
plt.style.use(’mystyle’)
3， 设置图的大小，添加子图：
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.add_subplot(111)
4，绘制sin, cos：
x = np.arange(-np.pi, np.pi, np.pi / 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
sin, = ax.plot(x, y1, color=’red’, label=’sin’)
cos, = ax.plot(x, y2, color=’blue’, label=’cos’)
ax.set_ylim()

第二种方式 拆分显示
sin_legend = ax.legend(handles=, loc=’upper right’)
ax.add_artist(sin_legend)
ax.legend(handles=, loc=’lower right’)
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 添加主题样式
plt.style.use(’mystyle’)
# 设置图的大小，添加子图
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.add_subplot(111)
for color in :
n = 750
x, y = np.random.rand(2, n)
scale = 200.0 * np.random.rand(n)
ax.scatter(x, y, c=color, s=scale,
label=color, alpha=0.3,
edgecolors=’none’)
ax.legend()
ax.grid(True)
plt.show()

为项目设置matplotlib参数，

在代码执行过程中，有两种方式更改参数：

1，使用参数字典(rcParams)；

2，调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数。

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

python matlibplot 怎样画图例

用于添加图例的函数是plt.legend()，我们通过例子来对其进行介绍。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
#多数据并列柱状图
mpl.rcParams
mpl.rcParams=False
x = np.arange(6)
y1 =
y2 =
tick_label =
bar_width = 0.35
plt.bar(x,y1,bar_width,align="center",label="班级A",alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width,y2,bar_width,align="center",label="班级B",alpha=0.5)
plt.xlabel("成绩等级")
plt.ylabel("人数")
plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1),#图例边界框起始位置
loc="upper right",#图例的位置
ncol=1,#列数
mode="None",#当值设置为“expend”时，图例会水平扩展至整个坐标轴区域
borderaxespad=0,#坐标轴和图例边界之间的间距
title="班级",#图例标题
shadow=False,#是否为线框添加阴影
fancybox=True)#线框圆角处理参数
plt.show()

效果如图所示

python打包后 plot 只能同时绘制一个窗口

只要加个plt.show()就可以了
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame,Series
Series().plot()
plt.show()
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

python matplotlib数据作图

1、使用numpy生成一个长度为100的等差数列作为自变量，命名为x，分别使用三角函数sinx和cosx**2生成2个因变量，命名为y和z。

2、设置画布的尺寸大小和图形颜色、线条宽度、线条类型、图形标签等。

3、通过plt.figure(figsize=(10,6))设计一个10*6的画布。

4、尝试plt.plot(x,y,color=’red’,linewidth=2,label=’$\sinx$’)和plt.plot(x,z,’b--’,label=’$\cosx^2$’)。

5、分别通过plt.xlabel(’T’)和plt.ylabel(’V’)设置X和Y轴的轴标签；通过plt.title(’V changes by T’)为图形设置标题。

6、y*888表示修改第一个数据，扩大888倍；后面沿用上面设置不变，发现另一条线几乎成为一条直线。