plt.plot不显示坐标值

您可以使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数来设置坐标轴的刻度标签。如果您想要隐藏刻度标签，可以将这两个函数的参数设置为空列表。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

在这个示例中，`plt.xticks([])`和`plt.yticks([])`会将 x 轴和 y 轴的刻度标签设置为空列表，从而隐藏坐标值。

相关问题

plt.plot和plt.scatter的区别

`plt.plot` 和 `plt.scatter` 都是 Matplotlib 库中的函数，用于创建数据可视化图表，但它们用于不同类型的数据表示：

1. **plt.plot()**: 这个函数主要用于绘制线图，它根据给定的 x 和 y 值生成一条连续的线条。当你提供 x 轴数据、y 轴数据（通常是序列），以及可能的颜色、标记样式等参数时，它会连接这些点形成线性图。例如，如果你想要展示随时间变化的趋势，使用 plot 就很合适。

2. **plt.scatter()**: 这个函数则创建散点图，每个点代表数据集中的一对 (x, y) 坐标值，不尝试通过线连接这些点。散点图适合于展示两个变量之间的关系，尤其是在可能存在多个离散点群的情况下，比如分类数据的可视化。你可以通过颜色、大小等属性区分不同的点集。

plt.plot figsize

plt.plot是matplotlib库中的一个函数，用于绘折线图。它可以接受一系列的x和y坐标值，并将它们连接起来形成一条折线。figsize是plot函数的一个参数，用于设置绘图窗口的大小。

具体来说，figsize是一个元组，包含两个值，分别表示绘图窗口的宽度和高度。例如，figsize=(8, 6)表示绘图窗口的宽度为8英寸，高度为6英寸。

使用plt.plot函数时，可以通过设置figsize参数来调整绘图窗口的大小，以适应不同的需求。