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matplotlib.pyplot绘制子图以及子图大小和位置的调整

今天为了把下面的8个子图的图形调的清晰加上大小合适,花费了大概5个多小时的时间,把这段代码记录下来,以防电脑上代码丢失,制图的大小,间距、位置,颜色怎么调整,看里面的注释。很简单的东西,把人能搞疯了。 等于说代码不算字,好吧,为了凑够二百字,我要拼命的努力打字了。其实有些时候明白了一

echar的折线图的hover事件出现虚线

xAxis: { type: 'category', boundaryGap: false, inverse: true, axisLabel: { show: true, }, axisTick: { show: false, }, axisLine

仪表盘

单仪表盘 var option = { tooltip: { formatter: '{a} <br/>{b} : {c}%' }, series: [ { name: 'Pressure', type: 'gauge', detail: { formatter: '{value}' }, data: [

白色外边圆点折线图

    <template> <div id="energyEcharts" style="width: 100%; height: 100%;"></div> </template> <script> export default { data() { return { } }, mounted() { this.myecharts(); this.W

vue3+echarts+折线投影(阴影)效果

前言:         折线投影效果的实现。 实现效果:   实现方法: 1、引入echart cnpm i --save echarts import * as echarts from 'echarts'; 2、页面上定义dom <template>   <div id="echartLine" class="echartDiv">     折线图   </div> </template>

python对数坐标

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w=np.linspace(0,1000,1000) b=np.abs(1/(1+0.1j*w)) plt.subplot(221) plt.plot(w,b,linewidth=2,linestyle="-") plt.ylim(0,1) plt.subplot(222) plt.semilogx(w,b,linewidth=2,linestyle="--"

echarts 多图联动

    var option = { grid: [ { // 这是控制上面的bar left: '6%', right: '3%', top: '5%', bottom: '12%', height: '35%', containLabel: false, },

带dot的折线图

/** * * 作者: GhostCat * 博客: https://gcat.cc * 描述: 带点和渐变的折线图 * */ let label = [233, 233, 200, 180, 199, 233, 210, 180]; let value = [233, 233, 200, 180, 199, 233, 210, 180]; option = { backgroundColor: '#101e44', grid: {

点会转的折线图还带着柱子

option = { tooltip: { trigger: 'axis', }, xAxis: [ { type: 'category', data: ['2016', '2017', '2018', '2019'], axisLine: {

echarts修改仪表盘颜色

option = { series: [ { axisLine: { // 坐标轴线 lineStyle: { // 属性lineStyle控制线条样式 color: [[0.2, '#c235

echarts-折线图-大白点

先看效果图:      代码如下: <div id="lineChart" class="width:100%;height:100%"></div> //自适应字体大小变化 WidthAdaptive(res) { var windth = window.innerWidth; let fontSize = windth / 5280; return fontSize * res; },

笔记3 3.matplotlib设置坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1,1,100) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 # 范围 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) # xy描述 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.plot(x,y1,color = 'red',linewidth = 1.0

echarts 柱状图

option = { color: ['#39FDF9', '#FBCE39'], legend: {//图例文字颜色 textStyle: { color: "#60A8FF" }, //模板 // formatter: '123{name}' }, tooltip: { //提示框 trigger: 'axis

【python】绘图,画虚线

   linestyle='--' plot画线时候加linestyle='--'。   参考:python 画图-标注点,画虚线_GXLiu-CSDN博客_python画虚线

课程表整理:宏

Sub shezhi()rem 设置星期日列、晚自习行格式设置Dim sht As WorksheetFor Each sht In WorksheetsIf sht.Name <> "Sheet1" Then sht.Selectsht.Activate Columns("I:I").Select Selection.ColumnWidth = 15 Range("A1:I1").Select With Se

【Echarts】雷达图常见的option属性参数

雷达图常见的option属性参数 <!DOCTYPE html> <html lang="en" style="height:100%"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body style="height:100%"> &l

pathon画多条折线图(简介)

目录   一、打开python 二、代码  三、运行结果  一、打开python 新建一个pathon项目。  二、代码  # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt names = ['1', '2', '3', '4', '5', '6'] x = range(len(names)) plt.rcParam

matplotlib 绘制多条折线

import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': names = ['0', '1', '2', '3', '4', '5'] names_y = ['0', '1', '2', '3', '

eachtres 相关 常用记录

1.      grid: {              //图标所占div的面积        top: "15%",        left:"0%",        right:"9%",        bottom:"5%",        containLabel: true      }, 2. legend: {   // 展示的小图标,        icon: "rect", 

Echarts 如何设置markLine的width

option = { xAxis: { type: "category", data: ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] }, yAxis: {}, series: [{ data: [820, 932, 901, 934, 1290, 133

定制个性化echarts 仪表盘

option = { series: [ { type : "gauge", center: ["50%", "45%"], // 默认全局居中 radius : "90%", startAngle: '200',

e chart

      store.load(function (records, operation, success) { //正态分布图 var chart1Panel = Plantpanel.down('panel[name=NormalDistributionChart]'); var chart1Id = chart1Panel.getId(); var myChart1

Matplotlib 图型绘制方法的参数

使用color参数可以指定线条的颜色,有多种提供方式: plt.plot(x, np.cos(x - 0), color='blue') # 英文字符串 plt.plot(x, np.cos(x - 1), color='g') # 颜色代码(rgbcmyk) plt.plot(x, np.cos(x - 2), color='0.75') # 0~1之间的灰度 plt.plot(x, np.co

10分钟教你用Python中的Matplotlib绘制多图并合并展示

前言 大家好,最近在研究在搞Python的大作业,有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中,因为此前很少用这方面的东西,所以折腾了不少时间,今天介绍一下。 subplot多合一 其实,利用python 的matplotlib包下的subplot函数可以将多个子图放在同一个画板上。在此

Python绘图之matplotlib2D绘制折线图

Matplotlib文档链接:https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 实例参考:https://www.data-blogger.com/2017/11/15/python-matplotlib-pyplot-a-perfect-combination/ 对于Python来说,Matplotlib是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然它也可以进行简单的三维绘图(基于spyder