1. 去掉坐标轴的方法: plt.axis('off') 2.去掉刻度的方法: plt.xticks([]) plt.yticks([]) 以上语句需要将其置于 plt.show() 之前,plt.imshow() 之后[1] [1] https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/52931883 例子: #去掉横纵坐标值 x1 = np.linspace(0.0, 5.0)#画图一 x2 = np.linspace(0.0, 2.0)#画图二

一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.t

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格

1.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),

plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种: color: 颜色 linestyle: 线条样式 marker: 标记风格 markerfacecolor: 标记颜色 markersize: 标记大小 备注: color = linestyle =  (linestyle = 'none' 或 linestyle = ' '    表示没有线条) marker =

问题参考 TypeError: inner() got multiple values for keyword argument 'ax' fig, ax=plt.subplots(2,1) plt.plot(a, b, 'go-', label='line 1', linewidth=2, ax=ax) # 会报错 这时因为ax不是plt.plot()的一个有效的参数.原因是plt.plot()会调用当前活跃的axes的plot方法,和plt.gca().plot()是相同的.因此在调用时ax

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

参考:https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/81511427 matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html 1.figure语法及操作 plt.figure()是新建一个画布.如果有多个图依次可视化的时候,需要使用,否则所有的图都显示在同一个画布中了. 使用plt.figure()的目的是创建一个figure

一.Matplotlib的基础知识     Matplotlib中的基本图表包括的元素     •x轴和y轴 axis     水平和垂直的轴线     •x轴和y轴刻度 tick     刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度     •x轴和y轴刻度标签 tick label     表示特定坐标轴的值     •绘图区域(坐标系) axes     实际绘图的区域     •坐标系标题 title     实际绘图的区域     •轴标签 xlabel ylabel     实际绘图

转自:https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/87903024 1.plt.rcParams plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”.通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小.每英寸的点数.线条宽度.颜色.样式.坐标轴.坐标和网络属性.文本.字体等.rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问. 代码: import numpy as np imp

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 一维数组, 元素为从-3到3之间均匀地产生50个点 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 # num=3表示图片上方标题, figsize设置figure大小 plt.figure(num=3, figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y1) # 设置红色虚线宽度为1.0 plt.plot(x, y2, c

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

我们可以对坐标轴进行设置,设置坐标轴的范围,设置坐标轴上的文字描述等. 基本用法 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 设置x轴的取值范围为:-1到2 plt.xlim(-1, 2)

本次会讲解如何修改坐标轴的位置. 要修改轴,就要先得到当前轴:plt.gca(),这个函数名挺怪的,其实是如下英文字母的首字母:get current axis,也就是得到当前的坐标轴. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二

本节主要讲述如何对坐标轴的刻度字体大小以及背景色进行修改. 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 0.1 * x plt.plot(x, y1, linewidth=1) plt.ylim(-2, 2) ax = plt.gca() # 隐藏掉右边和上

1.数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图.水平条形图.折线图等等: 在python的matplotlib库中分别可用bar.barh.plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度). xlabel与ylabel(设置坐标轴标签).title(标题).legend(图例).xlim与ylim(设置坐标轴数据范围). grid(设置网格线)等命令来装饰图形 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #创建带数字

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制普通图像 x = np.linspace(-1, 1, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--') # 设置坐标轴的取值范围 plt.xlim((-1, 1)) plt.ylim((0,

plt的Rectangle参数: 第一个参数是坐标(x,y),即矩形的画图的起点坐标,这个起点坐标不是一味地从左下角开始画,而是对应整个图中坐标原点,即(0,0). 第二个参数是矩形宽度 第三个坐标是矩形高度 注意:在fast rcnn代码中,roi框是在图像中画出来的,而图像的原点在左上角,但坐标轴的原点在左下角,所以即使Rectangle中参数一模一样,但在图像和坐标轴中画出来的不一样. plt.axis('off')表示不显示坐标轴 第一种代码: import matplotlib.pyp

关于matplotlib中一些常见的函数,https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6802280.html这篇文章讲的比较清楚了,https://blog.csdn.net/ouyangjianxiu/article/details/76299171这个也讲的不错 plot函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据,可为列表或数组:y同理:format_string 为控制曲线的格式字符串, **kwa

一.问题描述 具体问题是: 用python库matplotlib进行数据的图表展示: 横坐标是自定义统计值: 保存矢量图(svg),保存后发现横坐的第一个点离坐标原点距离较大,导致图形离y轴较远,让画出的图看着不舒服: 如果用jpg图片发现也有这个问题,但是控制台有参数可以调整,自动保存图片则需要参数控制. 二.解决办法 解决思路: 查一下相关坐标轴的参数. 解决办法: 方法1: 通过参数:ax.set_xlim(-1,)显示制定横坐标的范围. 这种方法横坐标多余的(坐标轴右边的)不会显示. 方