Python数据分析 Anaconda发行版 Jupyter notebook 安装和文档 启动 运行机制 主界面 新建文档 工作界面 文档结构 编辑和命令模式 快捷键 执行和输出 Markdown单元 图片和视频 幻灯片 导出格式 魔法命令 Numpy 基础知识 数据类型 创建数组 数组运算 通用函数 索引切片迭代 添加删除去重 形状变换 堆积数组 分割数组 视图和复制 广播机制 花式索引 布尔索引 统计方法 随机数 Pandas Series DataFrame Index 重建索引 轴向上删除条目 索引和切片 算术和广播 函数和映射 排序和排名 统计和汇总 文件读取 分块读取 写出数据 JSON和Pickle HDF5 EXCEL文件 Web交互 数据库交互 删除缺失值 补全缺失值 删除重复值 替换 重命名轴索引 离散化和分箱 检测和过滤 随机和抽样 字符串操作 分层索引 分层索引进阶 合并连接 粘合与堆叠 重塑 Matplotlib 配置环境 使用常识 保存图形 两种图画接口 使用中文 线型图 颜色线型和标记 坐标轴上下限 坐标轴刻度 图题、轴标签和图例 配置图题 配置图例 颜色条 文本、箭头和注释 散点图 直方图 条形图 饼图 误差线 等高线 多子图 patch 自定义坐标轴刻度 风格样式展示 下一步

图题、轴标签和图例

阅读: 3846     评论：0

分别是下面三种方法：

  • 图题： plt.title()
  • 轴标签：plt.xlabel()、plt.ylabel()
  • 图例：plt.legend()

使用label参数，为绘制的每条线添加一个标签，然后使用legend方法展示出来。

plt.plot(x, np.sin(x),'-g',label='sin(x)')  
plt.plot(x, np.cos(x),':b',label='cos(x)')
plt.title('a sin curve')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("sin(X)")
plt.legend()

img

注意：大多数的plt方法都可以直接转换成ax方法，比如plt.plot()->ax.plot(),plt.legend()->ax.legend()。但并不是所有的都可以，比如下面的需要这么转换：

  • plt.xlabel() -> ax.set_xlabel()
  • plt.ylabel() -> ax.set_ylabel()
  • plt.xlim() -> ax.set_xlim()
  • plt.ylim() -> ax.set_ylim()
  • plt.title() -> ax.set_title()

在面向对象接口画图的时候，不需要单独调用这些函数，使用ax.set()方法一次性设置即可:

x = np.linspace(0,10,100)
ax = plt.axes()
ax.plot(x,np.sin(x))
ax.set(xlim=(0,10),ylim=(-2,2),xlabel='x',ylabel='sin(x)',title='a sin  plot')
 坐标轴刻度 配置图题 

评论总数： 0

点击登录后方可评论