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Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图

这篇文章主要介绍了Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图的讲解,通过具体代码实例进行23382 讲解,并且分析了Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图的详细步骤与相关技巧,需要的朋友可以参考下https://www.b2bchain.cn/?p=23382

本文实例讲述了2、树莓派设置连接WiFi,开启VNC等等的讲解。分享给大家供大家参考文章查询地址https://www.b2bchain.cn/7039.html。具体如下:

Python – Matplotlib

Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库
下面代码可以直接在python环境下运行

目录

例子1:控制图的X坐标和Y坐标的取值范围

  • 方法1:plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
  • 方法2:plt.xlim(xmin, xmax), plt.ylim(ymin, ymax)

例子2:控制图x,y坐标的刻度

  • plt.xticks(), plt.yticks()

例子3:控制图的图例

  • plt.plot(x, y, label)
  • plt.legend(), 它的labels参数控制labels, loc 参数控制图例位置

例子4:控制图的注释

  • plt.annotate(text, xy, xytext, arrowprops)

正文

例子1:控制图的X坐标和Y坐标

import random import numpy as np #随机产生20个1-50/30/20之间的整数(不包含50,30,20) y1 = np.random.randint(1,50,20) y2 = np.random.randint(1,30,20) y3 = np.random.randint(1,15,20)  x = np.arange(20) 
#plot 结果是下面图1 import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--') plt.plot(x, y2, '--') plt.plot(x, y3, '--')  #控制图的x,y坐标轴的取值范围 plt.axis([-1,20,0,80]) plt.show() 
#测试plt.xlim 和 plt.ylim, 结果如图2 import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--') plt.plot(x, y2, '--') plt.plot(x, y3, '--')  #控制图的x,y坐标轴的取值范围 plt.xlim(-1,30) plt.ylim(0,70) plt.show() 

上面代码生成的图:
Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图
例子2:控制图x,y坐标的刻度

  • 使用上面的代码中的x, y1, y2, y3值
  • plt.xticks(), plt.yticks()
#测试plt.xlim 和 plt.ylim import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--') plt.plot(x, y2, '--') plt.plot(x, y3, '--')  #控制图的x,y坐标轴的数值 y_axis = np.arange(0,50,5) plt.xticks(x) plt.yticks(y_axis) plt.show() 

结果:
这时候x轴的坐标变成了0-19间距为1, y轴变成了0-50间距为5
Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图
例子3:控制图的图例

  • plt.legend(), 控制label的显示,注释掉,则label内容不显示。
#测试labels 和 plt.legend() import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--', label='Y1: Mean=%.2f'%np.mean(y1)) plt.plot(x, y2, '--', label='Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2)) plt.plot(x, y3, '--', label='Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2))  #控制图的x,y坐标轴的数值 y_axis = np.arange(0,50,5) plt.xticks(x) plt.yticks(y_axis)  #控制图的显示 plt.legend() plt.show() 
  • 另一种控制label展示的方式, plt.legend()。
  • plt.legend(loc=“lower left”), 它包含loc 函数,可以控制图例的位置。
  • 官方文档
#测试label在plt.legend()的另一种显示方式 import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--') plt.plot(x, y2, '--') plt.plot(x, y3, '--')  #控制图的x,y坐标轴的数值 y_axis = np.arange(0,50,5) plt.xticks(x) plt.yticks(y_axis)  #控制图的显示, 把图例显示在做下角 plt.legend(labels=('Y1: Mean=%.2f'%np.mean(y1),'Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2),'Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2)), loc='lower left') plt.show() 

结果
Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图
Py-plt:Plot如何控制坐标轴,图例和注释画出精美的图
例子4:控制图的注释

  • 官方文档
  • plt.annotate(text, xy, xytext), 不附加xytext,注释显示在点附近
  • 参数:
    • text:注释的内容
    • xy:要注释的点
    • xytext: 注释文本显示的位置
#测试plt.annotate import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--', label='Y1: Mean=%.2f'%np.mean(y1)) plt.plot(x, y2, '--', label='Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2)) plt.plot(x, y3, '--', label='Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2))  #控制图的x,y坐标轴的数值 y_axis = np.arange(0,50,5) plt.xticks(x) plt.yticks(y_axis)  #控制图的注释 plt.annotate('The Max value is %d'%max(y1), #控制注释的内容              xy=(y1.index(max(y1)),max(y1)) #要注释的点,y1.index(max(y1)):y1中最大值的索引, max(y1):y1中的最大值              )  #控制图的显示 plt.legend(loc='upper left') plt.show() 
  • plt.annotate(text, xy, xytext, arrowprops)
  • 参数arrowpros:
    • facecolor:箭头颜色
    • width:箭头宽度
    • headwidth: 箭头的头宽度
#测试plt.xlim 和 plt.ylim import matplotlib.pyplot as plt  #在一个图里面展示三条线 plt.plot(x, y1, '--', label='Y1: Mean=%.2f'%np.mean(y1)) plt.plot(x, y2, '--', label='Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2)) plt.plot(x, y3, '--', label='Y2: Mean=%.2f'%np.mean(y2))  #控制图的x,y坐标轴的数值 y_axis = np.arange(0,50,5) plt.xticks(x) plt.yticks(y_axis)  #控制图的注释 plt.annotate('The Max value is %d'%max(y1), #控制注释的内容              xy=(y1.index(max(y1)),max(y1)), #要注释的点,y1.index(max(y1)):y1中最大值的索引, max(y1):y1中的最大值              xytext = (16,45), #注释显示的位置              arrowprops=dict(facecolor='black', width=0.5, headwidth=5) #控制箭头的颜色,宽度,箭头宽度              #arrowprops=dict(arrowstyle=''<->'') #尝试这个              )  #控制图的显示 plt.legend(loc='upper left') plt.show() 

结果
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