matplotlib 中设置图形大小的语句如下: fig = plt.figure(figsize=(a, b), dpi=dpi) 其中: figsize 设置图形的大小,a 为图形的宽, b 为图形的高,单位为英寸 dpi 为设置图形每英寸的点数 则此时图形的像素为: px, py = a*dpi, b*dpi # pixels # e.g. # 6.4 inches * 100 dpi = 640 pixels 也就是说,同一像素尺寸的图形(比如 1200 * 600)可以有任意种不同的组…

# 导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中,我们可以自己创建 figure,可以控制更多的参数,常见的就是控制图形的大小 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() 设置标题 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y *…

今天是数据处理专题的第11篇文章,我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib当中subplot的概念以及用法,今天我们将会来介绍matplotlib绘图中的一些具体的设置,可以让我们画出来的图像更加丰富,表现力也更强. 颜色 我们之前绘制的图像都是蓝色的,这也是matplotlib的默认颜色.我们可以使用color这个参数来设置图像的颜色,比如我们想要画原谅色的图,我们就传入color='green',这样我们得到的图像就是绿色了. 由于…

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl baseclass=[1,2,3,4] name = ['class1','class2','class3','class4'] scores = [67,79,89,50] plt.title("title") # 图形标题 plt.xlabel("x labal") # x轴名称 plt.ylabel("y label") # y…

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']…

Customizing plots with style sheets import matplotlib as mpl 查看配置文件所在的目录:mpl.get_configdir() 1. 自定义 style 在 mpl.get_configdir() 目录下,首先创建 stylelib 目录,接着创建 style 文件(~/.matplotlib/stylelib/myname.mplstyle)…

一个国际友人绘图遇到的问题,查了一手资料.主要参考的是这个老哥的做法(https://blog.csdn.net/wyquin/article/details/80508260) #totalSeed 为折线图对应的Y fig1, ax = plt.subplots() ax.plot(totalSeed, df.loc[:,'MACDhist_1']) ax.plot(df.loc[:,'MACDhist_2']) ax.plot(df.loc[:,'MACDhist_5']) ax.plot…

color example code: colormaps_reference.py - Matplotlib 2.0.0 documentation 由其文档可知,在 colormap 类别上,有如下分类: perceptual uniform sequential colormaps:感知均匀的序列化 colormap sequential colormaps:序列化(连续化)色图 colormap: gray:0-255 级灰度,0:黑色,1:白色,黑底白字: gray_r:翻转 gray…

绘制折线图 参数详情 from matplotlib import pyplot as plt # 设置图片大小,dpi图片放大缩小时可以让其更清晰 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) x = range(2,26,2) y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15] # 绘图 plt.plot(x,y) # 保存图片 # plt.savefig('./1.jpg') # 也可以保存为矢量图格式.svg 放大不会有锯齿 #…

''' 将前面的知识进行练习 plot,scatter,legend等 ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm as cm #定义数据 x = np.linspace(0.5, 3.5, 100) y = np.sin(x) y1 = np.random.rand(100) #scatter图 plt.scatter(x, y1, c = "0.25", label…