Python可视化中Matplotlib绘图(2.设置范围、标签、标题、图例(详细参数)) |
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Python可视化中Matplotlib绘图(2.设置范围、标签、标题、图例(详细参数))
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1.为绘制的图添加范围 import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块 import numpy as np # 导入需要生成数据的numpy模块 '''添加范围''' y = np.arange(0,10,1) plt.plot(y) ''' 设置x轴的刻度：plt.xlim() ''' plt.xlim(-2,12) # 设置x轴的刻度从-2到12 ''' 设置y轴的刻度：plt.ylim() ''' plt.ylim(2,10) # 设置x轴的刻度从2到10 plt.show()
2. 添加坐标轴的标签 （里面的参数根据需求来设置，如果不需要时，不要添加） ''' 坐标轴标签 xlabel(),ylabel()''' x = np.arange(0,10,2) y = x**2 + 7 plt.plot(x,y) ''' 给y轴加上标签''' ''' 里面的参数，可以根据需求来设置 size设置标签的大小 rotation设置标签的旋转度 horizontalalignment(设置标签的左右位置)：'center', 'right', 'left' verticalalignment（设置标签的上下位置） ：'center', 'top', 'bottom' ''' plt.ylabel('f(x) = x**2+5',rotation=60,horizontalalignment='right',verticalalignment='center') ''' 给x轴加上标签''' plt.xlabel('x',size=20) plt.show()
3. 添加标题 '''标题 title()方法''' x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100) plt.plot(x,np.sin(x)) ''' 设置标题 （注意必须是英文的） 参数说明：(1) size设置标题的大小 (2)里面也有设置horizontalalignment(设置标题的左右位置)和 verticalalignment（设置标题的上下位置）的参数 (3)设置标题图上方的位置： loc = 'left', （'right'）,('center') ''' plt.title('f(x) = sin(x)',size=20,loc = 'right') plt.show()
4.设置图例 '''第一种添加图例的方式 plt.legend()''' x = np.arange(0,10,1) plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/2) # 在一张图上画三个曲线 normal:(x,x) fast(x,x*2) slow(x,x/2) ''' 添加图例 参数的传递注意加中括号 ''' plt.legend(['normal','fast','slow']) # 给三个曲线都上图例 plt.show() '''第二种添加图例的方式 在plt,plot()里面添加 label参数''' x1 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x1,x1,label='normal') # 在label参数加上图例 '''给图例的前面加上下滑线就不会显示这个图例了，即label='_fast' label='_fast'这个只能在plot()里面使用''' plt.plot(x1,x1**2,label='fast') plt.plot(x1,x1/2,label='slow') # 或者不写图例就不显示了 plt.legend() # 尽管加了label参数，还是要调用legend是图例显示出来. plt.show()
第一种方式
第二种方式
图例的loc参数 ，设置图例的位置 '''图例里面的loc参数,设定图例的位置''' ''' (1)默认是图上的哪个区域最后就放在哪儿 (2)指定图例的位置 loc = 'right' 还有一些的值：('left')('center')('right' ) upper left lower left lower right center left center right lower center upper center ''' x2 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x2,x2,x2,x2*2,x2,x2/2) plt.legend(['normal','fast','slow'],loc = 'right') plt.show()
ncol参数： 控制图例中有几列 '''ncol 参数 : 控制图例中有几列 ''' x4 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x4,x4,x4,x4*2,x4,x4/2) '''设置图例按三列显示''' plt.legend(['normal','fast','slow'],loc = 'best',ncol=3) plt.show()
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