主要方法
例1
import numpyy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(19680801) mu, sigma = 100, 15 x = mu + sigma * np.random.randn(10000) n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75) plt.xlabel('Smarts') #x轴 plt.ylabel('Probability') #y轴 plt.figure('hello') #图像标题 plt.title('Histogram of IQ') #标题 plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$') #文本中注释 plt.axis([40, 160, 0, 0.03]) plt.grid(True) #开启方格 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) plt.figure('hello') #图像标题 plt.subplot(211) #第一个图形位置 plt.plot(t1,f(t1),'b-') #设置图像x,y轴和颜色 plt.title('world') #图形标题 plt.subplot(212) #第二个图形位置 plt.plot(t1,np.cos(2*np.pi*t1),'g--') #设置图形二 plt.annotate('min',xy=(0.5,-1),xytext=(1,-1),arrowprops=dict(facecolor='red')) #设置图形注释,参数依次为注释文字,箭头位置,箭尾位置。在箭头参数中参数为箭头颜色 plt.show()
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作者:Beeman_xia
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/beeman_xia/article/details/80053791
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