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  • 不设置上下限,曲线都跑出关注区域了。。。 参考文章:matplotlib 设定坐标的上下限:matplotlib.pyplot.xlim

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    不设置上下限,曲线都跑出关注区域了。。。
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    参考文章:matplotlib 设定坐标的上下限:matplotlib.pyplot.xlim

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  • 调用签名:plt.xlim(xmin, xmax) / plt.ylim(ymin, ymax) xmin:x轴上的最小值 xmax:x轴上的最大值 平移性:上面的函数功能,调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()上。 样例展示 import matplotlib....

    xlim().ylim()函数

    • 函数功能:设置x轴/y轴的数值显示范围。

    • 调用签名plt.xlim(xmin, xmax) / plt.ylim(ymin, ymax)

    • xmin:x轴上的最小值

    • xmax:x轴上的最大值

    • 平移性:上面的函数功能,调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()上。

    样例展示

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0.05,10,1000)
    y = np.random.rand(1000)
    
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
    plt.scatter(x,y,label="scatter figure")
    
    plt.legend()
    
    plt.xlim(0,10)
    plt.ylim(0,1)
    
    plt.show()
    

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    # 图形展示
    # 获取x,y值
    house_type = show_houses['户型']
    house_type_num = show_houses['数量']
    
    # 设置画布大小
    plt.figure(figsize=(15, 6), dpi=100)
               
    # barh:横状图
    plt.barh(range(11), house_type_num)  # 画多少格,对应的数据是house_num
    
    # 绘制y轴标签
    plt.yticks(range(11), house_type)  # 中文标签先写数字,再写中文文字
    plt.xlim(10, 2500)
    
    plt.show()
    

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  • 使用plt.subplot来创建小图. plt.subplot(221)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1. plt.subplot(221)表示第一行的左图 plt.subplot(222)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为2. plt.subplot(222) #...

    使用plt.subplot来创建小图.

    plt.subplot(221)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1.

    plt.subplot(221)表示第一行的左图

     plt.subplot(222)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为2.
     
    plt.subplot(222) # 第一行的右图

    plt.subplot(223)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为3.

     plt.subplot(224)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为4.

    plt.plot(图线名)

    plt.xlim() 显示的是x轴的作图范围

    同时plt.ylim() 显示的是y轴的作图范围

    而 plt.xticks() 表达的是x轴的刻度内容的范围

    img=cv.imread('D:/picture-s/deer.jpeg',0)
    plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray)

    masked_img=cv.bitwise_and(img,img,mask=mask)#与操作
    
    plt.imshow(masked_img,'gray')

     

     

    hist_full=cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
    hist_mask=cv.calcHist([img],[0],mask,[256],[0,256])
    
    
    
    
    plt.subplot(221),plt.imshow(img,'gray')
    plt.subplot(222),plt.imshow(mask,'gray')
    plt.subplot(223),plt.imshow(masked_img,'gray')
    
    
    plt.subplot(224),plt.plot(hist_full),plt.plot(hist_mask)
    #绘制图线,两条图线
    
    plt.xlim([0,256])
    plt.show()

     

     

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  • 数据可视化函数plt.plot(x,y,ls,lw,c,marker,markersize,markeredgecolor,markerfacecolor,label) 设置画线的标准和形式 参数说明: **x:**横坐标;**y:**纵坐标;**ls或linestyle:**线的形式(‘-’,‘–’,...

    参考:(下图来自)https://blog.csdn.net/qiurisiyu2016/article/details/80187177
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    数据可视化函数plt.plot(x,y,ls,lw,c,marker,markersize,markeredgecolor,markerfacecolor,label)

    设置画线的标准和形式
    参数说明:
    **x:**横坐标;**y:**纵坐标;**ls或linestyle:**线的形式(‘-’,‘–’,‘:’和‘-.’);**lw(或linewidth):**线的宽度;**c:**线的颜色;**marker:**线上点的形状;**markersize或者ms:**标记的尺寸,浮点型;**markerfacecolor:**点的填充色;**markeredgecolor:标记的边沿颜色label:**文本标签

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #使能够正常显示中文
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    
    x=np.linspace(0,360,20) #建立20个从0到哦360的线性平均数据
    y=np.sin(x/180*3.1415926)	#将x的角度值转换成弧度值
    y1=np.sin(x/180*3.1415926)-2	#将x对应的y值整体向下平移2
    plt.plot(x,y,c='red',lw=2,ls='-') #第一个红线:线宽为2,线性‘-’
    #下面黑线,红点、黄轮廓的线
    plt.plot(x,y1,c='black',lw=4,ls='-.',marker='o',\
             markersize=8,markerfacecolor='red',markeredgecolor='yellow',label='x和y对应的点和线')
    plt.legend(loc='center') #显示标签位置
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    显示标签label的函数,plt.legend(loc=)

    调整图片的参数plt.figure(figsize=( ),dpi=,facecolor=)

    **dpi:**分辨率
    **facecolor:**图片背景色

    标题plt.title()

    x轴标题plt.xlabel( )

    y轴标题plt.ylabel( )

    x轴范围plt.xlim( )

    y轴范围plt.ylim( )

    x轴刻度plt.xticks( )

    y轴刻度plt.yticks( )

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #使能够正常显示中文
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    x=np.linspace(0,720,40)
    y=np.sin(x/180*3.1415926)-2
    y1=np.sin(x/180*3.1415926)
    
    plt.figure(figsize=[12.5,8.84],dpi=100,facecolor='orange')
    plt.title('这是整幅图的标题')
    plt.xlabel('x轴')
    plt.ylabel('y轴')
    plt.xticks(np.linspace(0,720,21))		#这里想要20段,但必须有21个标签
    #plt.xlim([0,360])  未限制x轴显示
    plt.plot(x,y1,c='black',lw=4,ls='-.',marker='o',\
             markersize=8,markerfacecolor='red',markeredgecolor='yellow',label='x和y1对应的点和线')
    plt.legend(loc=0,fontsize='large',title='这是一个标题')
    plt.show()	#第一次显示图片
    plt.figure(figsize=[12.5,8.84],dpi=100,facecolor='orange')
    plt.xticks(np.linspace(0,720,21))
    plt.xlim([0,720])
    plt.plot(x,y1,c='black',lw=4,ls='-.',marker='o',\
             markersize=8,markerfacecolor='red',markeredgecolor='yellow',label='x和y1对应的点和线')
    plt.show()  #第二次显示图片
    
    

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    保存plt.savefig(‘路径和名称’)

    需要保存的图片在plt.show()上一句使用该命令

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  • import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) y = np.random.rand(1000) plt.scatter(x,y,label="scatter figure") plt.legend() ...plt.ylim(0,1) plt.show()
  • python使用matplotlib显示曲线,突然一执行就退出了,无法显示图像, 测试代码如下test.sh: import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-10, 10, 0.1) ...plt
  • matplotlib画柱状图 - plt.bar() 一、plt.bar()参数详解 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator from matplotlib import ticker %matplotlib ...
  • 箱型图包含一组数据:中位数、上...# plt.plot.box() , plt.boxplot()    plt.plot.box()   fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (10,6)) df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=['A','B','...
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  • 解决办法:只需要再加上``plt.show() 这一行代码就好了 plt.show() 参考链接: https://blog.csdn.net/weixin_42575020/article/details/82764114
  • matplotlib画直方图 - plt.hist() 一、plt.hist()参数详解 简介: plt.hist():直方图,一种特殊的柱状图。 将统计值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。 直方图也可以被归一...
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plt.ylim