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  • import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(whatever) plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(whatever)
    plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

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  • matplotlib - spines 设置

    2021-02-07 15:25:51
    matplotlib spines 设置简介隐藏图脊设置图脊位置参考 简介 在 Matplotlib 中,Spine 指绘图区四周的边界线(这里姑且将其翻译为图脊),如下图所示。 使用 Axes.spines 更改图脊的属性。实现诸如删除顶部和右侧的...

    简介

    在 Matplotlib 中,Spine 指绘图区四周的边界线(这里姑且将其翻译为图脊),如下图所示。

    在这里插入图片描述

    使用 Axes.spines 更改图脊的属性。实现诸如删除顶部和右侧的图脊,或者将左侧图脊移动原点等功能。

    Axes.spines 属性是一个字典对象,通过 right, left, top, bottom 键可以访问各个方位的图脊。

    隐藏图脊

    使用 set_color 将图脊的颜色设置为 None,可以隐藏图脊,例如,绘制一个简单的线性图:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0, 2, 100)
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    ax.plot(x, x, label="linear")
    
    plt.xlabel('x label')
    plt.ylabel('y label')
    plt.title("Simple Plot")
    
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    下面移除右侧和上面的图脊:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0, 2, 100)
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    ax.plot(x, x, label="linear")
    
    ax.spines['right'].set_color('none') // 隐藏右侧图脊
    ax.spines['top'].set_color('none') // 隐藏上面图脊
    
    plt.xlabel('x label')
    plt.ylabel('y label')
    plt.title("Simple Plot")
    
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    设置图脊位置

    使用 set_position() 方法设置图脊位置,其参数为 tuple 类型 ,包含两个需要设置的值 (position_type, amount)。一个是位置类型:

    • ‘outward’,将图脊向图形区域外移动;
    • ‘axes’,将图脊放在指定的 Axes 坐标(0到1之间);
    • ‘data’,将图脊放在指定的数据坐标位置。

    另外还有两个特殊值:

    • ‘center’ 表示 (‘axes’, 0.5)
    • ‘zero’ 表示 (‘data’, 0.0)

    下面我们绘制一个二次曲线图:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-1, 3, 100)
    y = (x - 1) ** 2
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    
    ax.spines['right'].set_color('none') # 隐藏右侧图脊
    ax.spines['top'].set_color('none') # 隐藏上面图脊
    
    # plot the function
    plt.plot(x, y, 'r')
    
    # show the plot
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    然后我们将左侧图脊移到 0 位置:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-1, 3, 100)
    y = (x - 1) ** 2
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    
    ax.spines['left'].set_position('zero') # 额外添加行
    
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    
    
    # plot the function
    plt.plot(x, y, 'r')
    
    # show the plot
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    参考

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  • matplotlib坐标轴设置-2

    2020-07-08 10:21:32
    坐标轴位置挪动 获取轴边框 ...设置x ,y 轴位置:如ax.spines['bottom'].set_position(('data', y0)),参数为 元组 ax.spines['bottom'].set_position(('data', y0)) # x轴与y轴为y0的位置相交 ax

    坐标轴位置挪动

    1. 获取轴边框

      ax = plt.gca()
      
    2. 删除右边、上边的边框

      ax.spines['right'].set_color('none')
      ax.spines['top'].set_color('none')
      

    在这里插入图片描述

    1. 设置x ,y 轴位置:如ax.spines['bottom'].set_position(('data', y0)),参数为 元组

      ax.spines['bottom'].set_position(('data', y0))  # x轴与y轴为y0的位置相交
      ax.spines['left'].set_position(('data', x0))	# y轴与x轴为x0的位置相交
      #两者合一表示x,y轴交于(x0,y0)点
      

    在这里插入图片描述

    1. 完整代码

      import matplotlib.pyplot as plt
      import numpy as np
      x=np.linspace(-1,1,50)
      y1 = x**2
      y2 = x**3
      plt.figure(num=4)  # figure对象名称、尺寸设置
      plt.plot(x,y2)
      plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--')
      
      #获取轴边框
      ax = plt.gca()
      print(ax)
      
      # ax.xaxis.tick_bottom()
      
      ax.spines['right'].set_color('none')
      ax.spines['top'].set_color('none')
      
      ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
      ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
      

    在这里插入图片描述

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  • Matplotlib设置x,y坐标轴的位置

    万次阅读 2019-07-19 12:44:59
    先将显示的坐标图的上边框和右边框去掉,即设置它们的显示方式为不显示: ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') 注:spines译为‘脊’,也就是坐标图中的边框。 将坐标图的...
    • 先将显示的坐标图的上边框和右边框去掉,即设置它们的显示方式为不显示:
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')

     注:spines译为‘脊’,也就是坐标图中的边框。

    • 将坐标图的下边框和左边框作为坐标系的x轴和y轴,并调整坐标轴的位置:
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))  #data表示通过值来设置x轴的位置,将x轴绑定在y=0的位置
    ax.spines['left'].set_position(('axes',0.5))  #axes表示以百分比的形式设置轴的位置,即将y轴绑定在x轴50%的位置,也就是x轴的中点

    注:设置坐标轴的位置时,‘data’表示通过值来设置坐标轴的位置, ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))表示将x轴设置在y=0处。'axes'表示以百分比的形式设置轴的位置,ax.spines['bottom'].set_position(('axes',0.3))表示将x轴设置在y轴范围的30%处。除了‘data’、‘axes’属性,还有一个‘outward’属性可以来设置坐标轴的位置,这个属性我还没有用过。

    例子: 

    import matplotlib.pyplot as plt
    from numpy import *
    x=linspace(-2,2)
    y=2*x+1
    plt.xlim(-2,2)
    plt.ylim(-3,5)
    
    ax=plt.gca()  #gca:get current axis得到当前轴
    #设置图片的右边框和上边框为不显示
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    
    #挪动x,y轴的位置,也就是图片下边框和左边框的位置
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))  #data表示通过值来设置x轴的位置,将x轴绑定在y=0的位置
    ax.spines['left'].set_position(('axes',0.5))  #axes表示以百分比的形式设置轴的位置,即将y轴绑定在x轴50%的位置,也就是x轴的中点
    
    plt.plot(x,y)
    plt.show()     #显示

    运行结果:

     

     

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  • ax.spines——matplotlib坐标轴设置

    万次阅读 2018-10-11 17:32:03
    通常软件绘图,包括 matlab、python 的 ...在matplotlib的图中,默认有四个轴,两个横轴和两个竖轴,可以通过ax = plt.gca()方法获取,gca是‘get current axes’的缩写,获取图像的轴,总共有四个轴top、bottom、...
  • import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec """ 第一种方法,plt.subplots()方法,直接指定多少行...fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1, wspace=0.5,
  • import matplotlib.pyplot as plt柱状图应用于比较分类变量的数值,例如可以用于展示衣服裤子鞋子等商品的销售量。主要参数介绍:bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)left为和分类数量一致的数值...
  • 1. matplotlib 样式的设计 1.1 设置坐标轴的线框 ...ax.spines['bottom'].set_linewidth(2);###设置底部坐标轴的粗细 ax.spines['left'].set_linewidth(2);####设置左边坐标轴的粗细 ax.spines['right'].set_line
  • matplotlib画直线

    万次阅读 2016-12-26 16:23:46
    使用matplotlib画两条直线:Code :from matplotlib.lines import Line2D import matplotlib.pyplot as plt ...# 设置x,y值域 ax.set_xlim(left=0, right=20) ax.set_ylim(bottom=0, top=10) # 两条line的数据
  • 我正在尝试在MatPlotLib中创建堆叠条形图,在顶部和底部有两个不同的x标签.上面的一个应该有一个边界框,宽度与条本身相同.情节不太正确这是我创建标签的方式:plt.tick_params(axis="both", left=False, bottom=False...
  • 在本篇文章中,我们将接触一个新的绘图函数plt.bar( ),它用于柱状图的绘制。...(1)基本参数讲解matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None,color)import matplotlib.pylab as plt plt.bar...
  • 数据分析可视化-matplotlib 1、figure 属性:color,linewidth,linestyle 2、设置坐标轴 plt.xlim设置坐标轴范围 plt.xlabel设置坐标轴名称 plt.xticks设置x轴刻度 使用ax=plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用ax.spines...
  • Matplotlib 注释(Annotate)

    2021-01-13 09:39:15
    import matplotlib.pyplot as plt # 创建坐标系 ax = plt.subplot(1, 1, 1) # 设置坐标轴位置 ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['bottom'].set_position(('...
  • 入门matplotlib—坐标轴

    2021-02-05 19:24:22
    import matplotlib.pyplot as plt # 遇到数据中有中文的时候,一定要先设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用黑体显示中文 x,y = plt.subplots(1,1) y.spines['left'].set_color('r') y....
  • Python matplotlib 出现底部显示不全

    千次阅读 2020-03-30 17:56:27
    原因:matplotlib新版本,subplot.bottom默认为0.1 但是电脑分辨率过低时,这个默认的0.1,导致绘图窗口不足,底部便被剪切了。 解决:设置subplot.bottom为0.15 plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15) 绘制...
  • 我就废话不多说了,直接上代码吧! from time import sleep from threading importThread ...plt.subplots_adjust(bottom=0.2) #实验数据 range_start, range_end, range_step =0,1,0.005 t = np.arange(range_star
  • matplotlib绘制热力图

    万次阅读 2018-08-29 15:49:22
    以在sklearn的svm为例 ...plt.subplots_adjust(left=.2, right=0.95, bottom=0.15, top=0.95) #设置标注前后左右的距离 plt.imshow(scores, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.hot, norm=Mid...
  • 要想画出来的图有些逼格,首先应该进行如下设置 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #画图时显示中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #防止因修改成中文字符,导致某些 unicode 字符不能...
  • matplotlib绘制直方图

    2020-12-17 13:30:04
    曲线图的使用axes子图中的plot函数。...该参数可为每一个数据点设置权重 cumulative 是否需要计算累计频数或频率 bottom 可以为直方图的每个条形添加基准线,默认为0 histtype 指定直方图的类型,默认为ba
  • matplotlib绘制柱状图

    2020-07-28 13:05:58
    plt.bar(x, height, color,edgecolor,width=0.8,align='center',bottom=None) 必选参数: x,表示横坐标刻度值,可以是array、list等 height,表示每个柱子的高度,可以是array、list等 可选参数: color:每个...
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  • import matplotlib.pyplot as plt y = range(0,14,2) x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] # # 获得当前图表的图像 # ax = plt.gca() # # 设置图型的包围线 # ax.spines['right'].set_color('none') # ax.spines['top'].set_...

空空如也

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