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用Python畫圖
今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？
成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于網(wǎng)站建設(shè)|網(wǎng)站建設(shè)維護|優(yōu)化|托管以及網(wǎng)絡(luò)推廣，積累了大量的網(wǎng)站設(shè)計與制作經(jīng)驗，為許多企業(yè)提供了網(wǎng)站定制設(shè)計服務(wù)，案例作品覆蓋混凝土泵車等行業(yè)。能根據(jù)企業(yè)所處的行業(yè)與銷售的產(chǎn)品，結(jié)合品牌形象的塑造，量身定制品質(zhì)網(wǎng)站。
搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖
第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系里，從原點開始根據(jù)指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。
它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡
第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度，注意此時并沒有移動，只是轉(zhuǎn)角度
然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了
好玩吧。
有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。
Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。
Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。
使用起來也挺簡單，
首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。
然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。
接著就是各種完善，比如加標題，設(shè)定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。
我為什么要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？
假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：
這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下圖：
自己畫的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數(shù)，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
圖形如下：
但是，Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。
繼續(xù)谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制
fig = plt.figure() # 多圖
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標簽
# 第二個直接對稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數(shù)，紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。
有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。
不能直接寫出函數(shù)的表達式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？
不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）
直接在命令提示行的里面運行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
python繪圖篇
1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標題文字。
2，title設(shè)置標題。
3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。
plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會阻礙程序運行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會關(guān)閉。
plt.saveFig（）保存圖像。
面向?qū)ο罄L圖
1，當前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。
subplot()繪制包含多個圖表的子圖。
configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。
可以通過修改配置文件更改對象屬性。
圖標顯示中文
1，在程序中直接指定字體。
2， 在程序開始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist對象
1，圖標的繪制領(lǐng)域。
2，如何在FigureCanvas對象上繪圖。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。
FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。
分為簡單對象和容器對象，簡單的Aritist是標準的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類型包含許多簡單的的 Aritist對象，使他們構(gòu)成一個整體，例如Axis,Axes,Figure等。
直接創(chuàng)建Artist對象進項繪圖操作步奏：
1，創(chuàng)建Figure對象（通過figure（）函數(shù)，會進行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）
2，為Figure對象創(chuàng)建一個或多個Axes對象。
3，調(diào)用Axes對象的方法創(chuàng)建各類簡單的Artist對象。
Figure容器
如何找到指定的Artist對象。
1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。
2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>
3，可通過transform修改坐標原點。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐標軸，坐標網(wǎng)格，刻度標簽，坐標軸標題等內(nèi)容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標簽和刻度線。
1，可對曲線進行插值。
2，fill_between()繪制交點。
3，坐標變換。
4，繪制陰影。
5，添加注釋。
1，繪制直方圖的函數(shù)是
2，箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量：最小值、第一四分位
數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對稱性以及分
布的分散程度等信息，特別可以用于對幾個樣本的比較。
3，餅圖就是把一個圓盤按所需表達變量的觀察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價于每個觀察
值的大小。
4,散點圖
5,QQ圖
低層繪圖函數(shù)
類似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來畫線和點，來表達它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。
在這一節(jié)中，我們會描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面；然后我們講怎么在頁面上添加點，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。
繪圖區(qū)域與邊界
R在繪圖時，將顯示區(qū)域劃分為幾個部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個坐標系，通過顯示出來的坐標軸可以看到R使用的坐標系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開始按順時針方向分別用數(shù)字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。
添加對象
在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對象，下面是幾個有用的函數(shù)，以及對其功能的說明。
?points(x, y, ...)，添加點
?lines(x, y, ...)，添加線段
?text(x, y, labels, ...)，添加文字
?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx
?abline(h=y, ...)，添加水平線
?abline(v=x, ...)，添加垂直線
?polygon(x, y, ...)，添加一個閉合的多邊形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫線段
?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫箭頭
?symbols(x, y, ...)，添加各種符號
?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說明
python中plt.post是什么函數(shù)
2018-05-04 11:11:36
122點贊
qiurisiyu2016
碼齡7年
關(guān)注
matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?
x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?
format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標記字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?
plt.show()
結(jié)果
**kwards：?
color 顏色?
linestyle 線條樣式?
marker 標記風(fēng)格?
markerfacecolor 標記顏色?
markersize 標記大小 等等?
plt.plot([5,4,3,2,1])? ?
plt.show()
結(jié)果
plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
結(jié)果
plt.plot()參數(shù)設(shè)置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 顏色設(shè)置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)
figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance
label 圖示
linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 寬度float value in points
lod [True False]
marker 數(shù)據(jù)點的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
確定x，y值，將其打印出來
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中
plt.show()
plt.close()
結(jié)果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
結(jié)果：
3、plt.subplot(222)
將figure設(shè)置的畫布大小分成幾個部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫布整個輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上
plt.subplot(222)?
plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形
plt.show()
plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍
如
plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍
plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20
5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
結(jié)果
6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標題，畫圖
#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#設(shè)置標題
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#設(shè)置X軸標簽
plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標簽是在對應(yīng)的figure后進行操作才對應(yīng)到該figure
#設(shè)置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點圖是在對figure進行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#設(shè)置圖標
plt.legend('show picture x1 ')
#顯示所畫的圖
plt.show()
結(jié)果
7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫出來）
繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫來進行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖
調(diào)用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，后面四個可選
arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組
bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項，默認為10
normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認為0
facecolor: 直方圖顏色
edgecolor: 直方圖邊框顏色
alpha: 透明度
histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定
bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍
patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
結(jié)果：
a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值
b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍
c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?
使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認為一個象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
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python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)
python中的繪圖工具 ：matplotli，專門用于畫圖。 一. 安裝與導(dǎo)入 工具包安裝：conda install matplotli 導(dǎo)入：import matplotlib.pyplot as plt 畫圖主要有：列表繪圖；多圖繪圖；數(shù)組繪圖 二. 列表繪圖 1. 基礎(chǔ)繪圖：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
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python中plt的含義_對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...
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Python中plt繪圖包的基本使用方法
其中，前兩個輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標，plot函數(shù)將提供的坐標點連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個元組值，表示空白畫布的橫縱坐標比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標軸的步長和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標軸、y坐標軸和圖標的標題信息。的數(shù)據(jù)處理時，發(fā)現(xiàn)了自己對plt的了解和使用的缺失，因此進行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...
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python-plt.xticks與plt.yticks
栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對應(yīng)顯
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plt繪圖總結(jié)
matplotlib繪圖
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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)
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熱門推薦 python plt 畫圖
使用csv數(shù)據(jù)文件在百度網(wǎng)盤 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 轉(zhuǎn)換成日期格式，即由 1948/1/1 轉(zhuǎn)換為 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...
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python數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)步驟,Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解
Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解更多python視頻教程請到菜鳥教程畫分布圖代碼示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
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matplotlib-plt.plot用法
文章目錄 英語好的直接參考這個網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線條或標記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點的水平/垂直坐標。x值是可選的，默認為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮
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python Plt學(xué)習(xí)
plt的簡單學(xué)習(xí)
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plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別
問題：plt.imshow()無法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負責(zé)對圖像進行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來。 ...
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python題庫刷題網(wǎng)站_python在線刷題網(wǎng)站
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺；社區(qū)覆蓋了云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫、微服務(wù)、安全、開發(fā)與運維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...
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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例
Matplotlib是Python中的一個庫，它是數(shù)字的-NumPy庫的數(shù)學(xué)擴展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當前刻度位置和標簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
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python的plt函數(shù)_plt.plot畫圖函數(shù)
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標的名稱以及對應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
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plt函數(shù)
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