plt.plot设置横纵坐标

时间: 2023-08-27 19:11:26 浏览: 197
引用中的代码展示了如何使用plt.plot函数设置横纵坐标。在这个例子中，cap1_x作为x轴坐标，cap2_y和cap3_y分别作为两条折线的y轴坐标。通过调用plt.plot(cap1_x, cap2_y, color='r', label="ATT-RLSTM")和plt.plot(cap1_x, cap3_y, color='g', label="CNN-RLSTM")可以分别绘制出红色和绿色的折线图。 需要注意的是，plt.plot函数的第一个参数是x轴坐标数据，第二个参数是y轴坐标数据。你可以根据自己的需求，将具体的数据替换到这个函数中来设置横纵坐标。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python画图如何显示各点横纵坐标（x, y）？](https://blog.csdn.net/qq_54528857/article/details/125249712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [python plot绘制折线图，自定义横坐标间距、竖向显示大小](https://blog.csdn.net/qq_45758854/article/details/125636478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *3* [pyplot设置坐标间距、图中每个点设置相应数值](https://blog.csdn.net/ProgrammersFighting/article/details/124573859)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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plt.plot设置横纵坐标轴

plt.plot函数可以通过设置参数实现对横纵坐标轴的设置。对于横坐标轴（x-axis），可以使用xticks函数来设置刻度值和标签。对于纵坐标轴（y-axis），可以使用yticks函数来设置刻度值和标签。具体设置方法如下： 1. ...

plt.plot横纵坐标太密集

当plt.plot的横纵坐标太密集时，可以通过设置markevery参数来控制标记的密度。markevery参数指定每隔多少个点才标记一个点，从而达到控制标记密度的目的。例如，markevery=10表示每隔10个点才标记一个点。 以下是一...

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) plt.plot(signal) plt.title("Original Signal") plt.plot(emphasized_signal) plt.title("Preemphasis Signal") plt.show()代码的横纵坐标应该如何命名

plt.plot(signal) plt.title("Original Waveform") plt.xlabel("Time (s)") plt.ylabel("Amplitude") plt.show() plt.plot(emphasized_signal) plt.title("Preemphasized Waveform") plt.xlabel("Time (s)") plt....

下列代码生成的图像横纵坐标分别是什么：plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='w') # 大小为(12,6)的白画板 plt.plot(range(len(X_test)), Y_test, label='真实值') # 折线 plt.plot(range(len(X_test)), y_pred, label='真实值') # 折线 plt.ylabel('价格') plt.legend(loc='lower right') plt.grid(True) plt.title('价格预测') plt.savefig('media/result/测试集-价格预测.png')

其中，plt.plot(range(len(X_test)), Y_test, label='真实值') 生成的折线代表真实价格，plt.plot(range(len(X_test)), y_pred, label='真实值') 生成的折线代表预测价格。图像的左侧为测试集数据的起点，右侧为测试...

优化这段代码：plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(grouped['item_price'], grouped['ord_qty'], 'o-') plt.xlabel('Product Price') plt.ylabel('Average Order Quantity') plt.title('Relationship between Product Price and Order Quantity') plt.savefig('img/1.png',dpi=300)使得图像充分分布在横纵坐标

您可以将plt.plot函数的样式参数设置为'markersize=5'，以减小散点的大小，使它们更加清晰地分布在横纵坐标上。另外，您可以使用plt.tight_layout()来自动调整子图参数，以使得子图之间的间隔更小。以下是优化后的...

plt.scatter和plt.plot的区别

它接受两个参数，分别是x和y，表示数据点的横纵坐标。可以通过设置不同的颜色、大小或形状来区分不同的数据点。通常用于表示离散的数据点或者数据的分布情况。 2. plt.plot：这个函数用于绘制折线图或曲线图。它...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取日期和14个股票的收盘价数据 date_data = data.iloc[:, 0] # 假设日期数据在第1列中 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(date_data, closing_data) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 添加图例 plt.legend() #closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 对收盘价数据进行统计描述 closing_data_stats = closing_data.describe() # 绘制收盘价数据的箱线图 closing_data.plot.box() plt.title('Boxplot of Closing Prices') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show()为什么没有每条线的名字

# 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 对收盘价数据进行统计描述 closing_data_stats = closing_data.describe() # 绘制收盘价数据...

plt.plot解释

plt.plot是Python的...此外，plt.plot还可以绘制多条折线或散点图，并且支持添加标题、横纵坐标标签、图例等。Matplotlib库是Python中最常用的数据可视化库之一，掌握plt.plot函数对于数据分析和可视化非常有帮助。

翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

plt.xlim() 函数设置了横坐标范围，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数用于设置横纵坐标的标签，plt.title() 函数设置了图像标题，plt.legend() 函数用于添加图例。plt.text() 函数在图像中添加了文本信息，指示了...

plt.plot(x,y) ax=plt.gca() ax.set_yscale('log')

请确保在运行这段代码之前已经导入了 matplotlib.pyplot 模块，并且已经定义了变量 x 和 y 来存储曲线的横纵坐标数据。 如果需要显示图形，还需要调用 plt.show() 方法来显示绘制的图形。完整的代码示例...

fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data)

然后通过fig1.add_subplot方法在画布上添加第一个子图，并设置其标题、横纵坐标轴的标签、刻度等属性。最后通过plt.plot方法绘制折线图，其中data是包含我国高铁总里程数随时间变化的数据。

plt.plot()函数

kwargs为可选的关键字参数，用于指定图表的标题、横纵坐标标签等属性。 例如，以下代码使用plt.plot()函数绘制一条红色虚线图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100...

plt.figure(figsize=(15,15)) ax1=plt.subplot(3,1,1) ax1.set_title("原数据",fontproperties=font) ax1.spines["top"].set_linewidth(2) ax1.spines["right"].set_linewidth(2) ax1.spines["bottom"].set_linewidth(2) ax1.spines["left"].set_linewidth(2) plt.plot(day_ground['PM10'][:"2020-04-30"], color="c") ax2=plt.subplot(3,1,2) ax2.set_title("填充插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='pad', limit=2),color="r") ax3=plt.subplot(3,1,3) ax3.set_title("线性插值",fontproperties=font) plt.plot(day_ground["PM10"][:"2020-04-30"].interpolate(method='linear', limit=2),color="b") plt.savefig("插值1.png", dpi=150)在python中调整每一幅图刻度值的字体

在绘制每一幅图时，我们使用 ax.tick_params() 方法设置横纵坐标轴刻度值的字体和大小，并通过 fontproperties 参数将字体应用于刻度值。 请确保将示例代码中的 /path/to/font.ttf 替换为你实际的字体文件...

ax1.set_title("原数据",fontproperties=font) plt.plot(day_ground['PM10'][:"2020-04-30"], color="c") python中怎么设置这幅图的横纵坐标字体为宋体

要将 Python 中的某幅图的横纵坐标字体设置为宋体，你可以使用 Matplotlib 中的 FontProperties 类来指定字体。 以下是在 Python 中设置某幅图的横纵坐标字体为宋体的示例代码： python import matplotlib....

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第一个图应该命名为 "Mag_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为幅度，单位为未知。 第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。 第三个图应该命名为 ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据 data = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx') # 获取14个股票的收盘价数据 closing_data = data.iloc[:, 1:15] # 假设收盘价数据在第2~15列中 # 绘制收盘价趋势图 closing_data.plot() # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title('Closing Prices Trend') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Closing Price') # 显示图表 plt.show()修改代码使横坐标为表格中的日期

好的，修改代码使横坐标为表格中的日期，可以使用以下代码： ...接着，我们设置了图表的标题和横纵坐标标签，并调用plt.show方法显示图表。 希望这个回答能对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时提出。

plt.plot(t,f)

plt.plot(t,f)是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制折线图。它接受两个参数t和f，分别表示横坐标和纵坐标的数据。通过调用这个函数，可以将给定的数据点连接起来，形成一条折线。 具体来说，参数t是一个包含了横...

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