在pyplot模块中可以使用xlabel()
和ylabel()
函数设置x
轴y
轴的标签。这两个函数的使用方法非常相似。
使用xlabel()设置x轴标签
函数签名为matplotlib.pyplot.xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)
参数作用及取值如下:
xlabel
:类型为字符串,即标签的文本。labelpad
:类型为浮点数,默认值为None
,即标签与坐标轴的距离。loc
:取值范围为{'left', 'center', 'right'}
,默认值为rcParams["xaxis.labellocation"]
('center'
),即标签的位置。**kwargs
:Text
对象关键字属性,用于控制文本的外观属性,如字体、文本颜色等。
返回值为Text
对象。
xlabel()
相关rcParams
为:
#axes.labelsize: medium # fontsize of the x any y labels #axes.labelpad: 4.0 # space between label and axis #axes.labelweight: normal # weight of the x and y labels #axes.labelcolor: black #xaxis.labellocation: center # alignment of the xaxis label: {left, right, center}
底层相关函数为:
Axes.set_xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)
Axes.get_xlabel()
案例
设置x
轴标签,并输出xlabel
函数的返回值。
返回值为Text
对象,输出返回值的属性可知,标签文本的属性为_text
。如果想获取标签文本,可使用Axes.get_xlabel
方法获取。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 1]) a = plt.xlabel("x") print(a) print(vars(a)) print(a._text) print(plt.gca().get_xlabel()) plt.show()
输出:
Text(0.5, 0, 'x') {'_stale': True, 'stale_callback': None, '_axes': None, 'figure': <Figure size 640x480 with 1 Axes>, '_transform': <matplotlib.transforms.BlendedAffine2D object at 0x0000019EC1471F98>, '_transformSet': True, '_visible': True, '_animated': False, '_alpha': None, 'clipbox': None, '_clippath': None, '_clipon': True, '_label': '', '_picker': None, '_contains': None, '_rasterized': None, '_agg_filter': None, '_mouseover': False, 'eventson': False, '_oid': 0, '_propobservers': {}, '_remove_method': None, '_url': None, '_gid': None, '_snap': None, '_sketch': None, '_path_effects': [], '_sticky_edges': _XYPair(x=[], y=[]), '_in_layout': True, '_x': 0.5, '_y': 0, '_text': 'x', '_color': 'black', '_fontproperties': <matplotlib.font_manager.FontProperties object at 0x0000019EC1471BE0>, '_usetex': False, '_wrap': False, '_verticalalignment': 'top', '_horizontalalignment': 'center', '_multialignment': None, '_rotation': None, '_bbox_patch': None, '_renderer': None, '_linespacing': 1.2, '_rotation_mode': None} x x
使用ylabel()设置y轴标签
函数签名为matplotlib.pyplot.ylabel(ylabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)
参数作用及取值如下:
ylabel
:类型为字符串,即标签的文本。labelpad
:类型为浮点数,默认值为None
,即标签与坐标轴的距离。loc
:取值范围为{'bottom', 'center', 'top'}
,默认值为rcParams["yaxis.labellocation"]
('center'
),即标签的位置。**kwargs
:Text
对象关键字属性,用于控制文本的外观属性,如字体、文本颜色等。
返回值为Text
对象。
xlabel()
相关rcParams
为:
#axes.labelsize: medium # fontsize of the x any y labels #axes.labelpad: 4.0 # space between label and axis #axes.labelweight: normal # weight of the x and y labels #axes.labelcolor: black #yaxis.labellocation: center # alignment of the yaxis label: {bottom, top, center}
底层相关函数为:
Axes.set_ylabel(ylabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)
Axes.get_ylabel()
案例
添加y
轴标签,并设置字体属性和背景色。
import matplotlib.pyplot as plt font = {'family': 'serif', 'color': 'darkred', 'weight': 'normal', 'size': 16, } plt.plot([1, 1]) plt.ylabel("y", fontdict=font, backgroundcolor='grey') plt.show()
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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