1.為繪制的圖添加范圍

import matplotlib.pyplot as plt # 導(dǎo)入繪圖模塊 import numpy as np # 導(dǎo)入需要生成數(shù)據(jù)的numpy模塊 '''添加范圍''' y = np.arange(0,10,1) plt.plot(y) ''' 設(shè)置x軸的刻度：plt.xlim() ''' plt.xlim(-2,12) # 設(shè)置x軸的刻度從-2到12 ''' 設(shè)置y軸的刻度：plt.ylim() ''' plt.ylim(2,10) # 設(shè)置x軸的刻度從2到10 plt.show()

2. 添加坐標(biāo)軸的標(biāo)簽? （里面的參數(shù)根據(jù)需求來設(shè)置，如果不需要時(shí)，不要添加）

''' 坐標(biāo)軸標(biāo)簽 xlabel(),ylabel()''' x = np.arange(0,10,2) y = x**2 + 7 plt.plot(x,y) ''' 給y軸加上標(biāo)簽''' ''' 里面的參數(shù)，可以根據(jù)需求來設(shè)置 size設(shè)置標(biāo)簽的大小 rotation設(shè)置標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)度 horizontalalignment(設(shè)置標(biāo)簽的左右位置)：'center', 'right', 'left' verticalalignment（設(shè)置標(biāo)簽的上下位置） ：'center', 'top', 'bottom' ''' plt.ylabel('f(x) = x**2+5',rotation=60,horizontalalignment='right',verticalalignment='center') ''' 給x軸加上標(biāo)簽''' plt.xlabel('x',size=20) plt.show()

3. 添加標(biāo)題?

'''標(biāo)題 title()方法''' x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100) plt.plot(x,np.sin(x)) ''' 設(shè)置標(biāo)題 （注意必須是英文的） 參數(shù)說明：(1) size設(shè)置標(biāo)題的大小(2)里面也有設(shè)置horizontalalignment(設(shè)置標(biāo)題的左右位置)和verticalalignment（設(shè)置標(biāo)題的上下位置）的參數(shù)(3)設(shè)置標(biāo)題圖上方的位置：loc = 'left', （'right'）,('center') ''' plt.title('f(x) = sin(x)',size=20,loc = 'right') plt.show()

4.設(shè)置圖例

'''第一種添加圖例的方式 plt.legend()''' x = np.arange(0,10,1) plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/2) # 在一張圖上畫三個(gè)曲線 normal:(x,x) fast(x,x*2) slow(x,x/2) ''' 添加圖例 參數(shù)的傳遞注意加中括號(hào) ''' plt.legend(['normal','fast','slow']) # 給三個(gè)曲線都上圖例 plt.show() '''第二種添加圖例的方式 在plt,plot()里面添加 label參數(shù)''' x1 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x1,x1,label='normal') # 在label參數(shù)加上圖例 '''給圖例的前面加上下滑線就不會(huì)顯示這個(gè)圖例了，即label='_fast'label='_fast'這個(gè)只能在plot()里面使用''' plt.plot(x1,x1**2,label='fast') plt.plot(x1,x1/2,label='slow') # 或者不寫圖例就不顯示了 plt.legend() # 盡管加了label參數(shù)，還是要調(diào)用legend是圖例顯示出來. plt.show()

?

第一種方式 第二種方式

?

? ? 圖例的loc參數(shù)? ，設(shè)置圖例的位置

? ??

'''圖例里面的loc參數(shù),設(shè)定圖例的位置''' '''(1)默認(rèn)是圖上的哪個(gè)區(qū)域最后就放在哪兒(2)指定圖例的位置 loc = 'right' 還有一些的值：('left')('center')('right' )upper leftlower leftlower rightcenter leftcenter rightlower centerupper center ''' x2 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x2,x2,x2,x2*2,x2,x2/2) plt.legend(['normal','fast','slow'],loc = 'right') plt.show()

'''loc 參數(shù)可以是2元素的元組，表示圖例左下角的坐標(biāo)''' ''' loc = (0.5，1) 里面的值是相對(duì)值，可以為負(fù)數(shù) 相對(duì)于繪制的圖的寬高，1個(gè)圖片的寬度單位 ''' x3 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x3,x3,x3,x3*2,x3,x3/2) plt.legend(['normal','fast','slow'],loc =(0.5,1)) plt.show()

? ? ??

? ? ncol參數(shù)： 控制圖例中有幾列

'''ncol 參數(shù) : 控制圖例中有幾列 ''' x4 = np.arange(0,10,1) plt.plot(x4,x4,x4,x4*2,x4,x4/2) '''設(shè)置圖例按三列顯示''' plt.legend(['normal','fast','slow'],loc = 'best',ncol=3) plt.show()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python可视化中Matplotlib绘图(2.设置范围、标签、标题、图例(详细参数))的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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