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Matplotlib axes类使用方法详解

Axes类是Matplotlib中最常用的类之一。它被用于绘制图形中的坐标系。本文将详细介绍Axes类的各种属性和用法,并提供示例以帮助读者更好地理解其用法。

Axes类属性

  1. xlim()和ylim():控制x和y轴的范围。
  2. xticks()和yticks():控制x和y轴上的坐标刻度。
  3. xlabel()和ylabel():控制x和y轴上的标签。
  4. title():控制图形的标题。
  5. grid():控制网格线的显示。
  6. legend():添加图例。

Axes类方法

  1. plot(x,y):在坐标系中绘制线条。
  2. scatter(x,y):在坐标系中绘制散点。
  3. bar(x,height):在坐标系中绘制柱状图。
  4. hist(x):在坐标系中绘制直方图。
  5. pie(x):在坐标系中绘制饼图。
  6. imshow(image):在坐标系中绘制图像。

Axes类方法使用示例

添加标题和标签

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('x轴')
ax.set_ylabel('y轴')
ax.set_title('这是一个标题')

plt.show()

运行结果如下:

绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
ax.set_xlabel('x轴')
ax.set_ylabel('y轴')
ax.set_title('随机散点图')

plt.show()

运行结果如下:

绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y = np.random.randint(1, 20, size=5)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
ax.set_xlabel('分类')
ax.set_ylabel('数量')
ax.set_title('柱状图')

plt.show()

运行结果如下:

绘制直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(1000)

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(x, bins=30, density=True, alpha=0.5)
ax.set_xlabel('值')
ax.set_ylabel('频率')
ax.set_title('直方图')

plt.show()

运行结果如下:

绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randint(1, 5, size=5)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(x)
ax.set_title('饼图')

plt.show()

运行结果如下:

显示图例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y1 = np.random.randint(1, 20, size=5)
y2 = y1 * 2

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y1, label='y1')
ax.bar(x, y2, label='y2')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
ax.set_xlabel('分类')
ax.set_ylabel('数量')
ax.set_title('多个柱状图')
ax.legend()

plt.show()

如下图所示:

本文链接:http://task.lmcjl.com/news/4684.html

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