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发表于
2020-09-26
|
更新于
2020-09-26
|
Python
|
总字数:
57
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
我们最喜欢的技巧
这是一个简短的教程,示例和代码片段的集合,说明了一些有用的惯例和技巧,以制作更流畅的图形和克服一些matplotlib缺陷。
文章作者:
Estom
文章链接:
https://estom.github.io/2020/09/26/Python/matplotlab/gallery/recipes/index/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外,均采用
CC BY-NC-SA 4.0
许可协议。转载请注明来源
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share_axis_lims_views
共享轴限制和视图制作共享轴的两个或更多个图是常见的,例如,两个子图以时间作为公共轴。 当您平移和缩放其中一个时,您希望另一个随身携带。 为此,matplotlib Axes支持sharex和sharey属性。创建subplot()或axes()实例时,可以传入一个关键字,指示要与之共享的轴。 123456789101112import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt = np.arange(0, 10, 0.01)ax1 = plt.subplot(211)ax1.plot(t, np.sin(2*np.pi*t))ax2 = plt.subplot(212, sharex=ax1)ax2.plot(t, np.sin(4*np.pi*t))plt.show() 下载这个示例 下载python源码: share_axis_lims_views.py 下载Jupyter notebook: share_axis_lims_views.ipynb
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fill_between_alpha
在和Alpha之间填充fill_between()函数在最小和最大边界之间生成阴影区域,这对于说明范围很有用。 它具有非常方便的用于将填充与逻辑范围组合的参数,例如,仅在某个阈值上填充曲线。 在最基本的层面上,fill_between 可用于增强图形的视觉外观。让我们将两个财务时间图与左边的简单线图和右边的实线进行比较。 1234567891011121314151617181920212223242526import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib.cbook as cbook# load up some sample financial datawith cbook.get_sample_data('goog.npz') as datafile: r = np.load(datafile)['price_data'].view(np.recarray)# Matplotlib prefers datetime instead of np.dat...
Estom
也许那年在绿色的麦浪中奔跑的时候,就注定了我此生的繁华与悲叹
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