为什么轴不扩展plt.xlim(-1.5，1.5)？

轴不扩展plt.xlim(-1.5，1.5)的原因是该函数用于设置x轴的显示范围，指定了x轴的最小值和最大值。在给定的例子中，指定的范围是-1.5到1.5。如果调用该函数后，图形的数据点超出了这个范围，那么超出的数据点将不会在图形中显示出来。

这种限制显示范围的操作通常用于放大或缩小图形的特定部分，以便更好地展示感兴趣的数据。通过限制显示范围，可以突出显示数据的某个区域，使其更易于观察和分析。

对于给定的问题，如果轴不扩展到-1.5到1.5的范围，可能有以下几种可能的原因：

数据点的范围已经在-1.5到1.5之间，因此不需要进一步扩展轴的范围。
数据点的范围超出了-1.5到1.5之间，但是在当前的数据可视化需求下，不需要展示超出范围的数据点。
在绘制图形之前，已经通过其他方式设置了x轴的范围，因此不需要再次扩展。

需要注意的是，以上只是可能的原因之一，具体原因还需要根据具体的数据和需求来确定。在实际应用中，根据数据的特点和可视化需求，灵活地设置轴的范围是非常重要的。

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np.arange()返回的是numpy.ndarray() 三个参数(first,last,step) last必须提供,默认first从0开始,step为1, 生成的ndarray(),只包含first,不包含...numpy.random.uniform() 函数原型：numpy.random.uniform(low,high,size) 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含...horizontal alignment # va: vertical alignment plt.text(x, -y, '%.2f' % y, ha='center', va='top') plt.xlim...) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(Y,X) # for color value plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) plt.xlim...(-1.5,1.5) plt.ylim(-1.5,1.5) plt.xticks(()) # 隐藏x轴内容 plt.yticks(()) # 隐藏y轴内容 plt.show() 输出 4.3D图实现

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python画图

设置线的样式：颜色、宽度、样式显示x轴,y轴的范围 x轴，y轴标签更换下标移动x,y轴位置 annotation注释添加文本透明度至于添加坐标轴的箭头，我还不知道。...，设置标签 plt.xlim((-2,3)) plt.ylim((-2,8)) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") # 更换下标 new_ticks = np.linspace...offset textcoords="offset points", ha='center', va='bottom') # 为什么有两个...= np.random.normal(0,1,1024) # 正态分布 Y = np.random.normal(0,1,1024) T = np.arctan2(X,Y) # for color plt.xlim...(-1.5,1.5) plt.ylim(-1.5,1.5) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.scatter(X,Y,c=T,alpha=0.65) plt.show

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用matplotlib简单绘图

np.random.normal(0,1,n) T = np.arctan2(Y,X)#for color later on plt.scatter(X,Y,s = 75,c = T,alpha = .5) plt.xlim...((-1.5,1.5)) plt.xticks([])#ignore xticks plt.ylim((-1.5,1.5)) plt.yticks([])#ignore yticks plt.show(...alignment # va : vertical alignment plt.text(x+0.01,-y-0.05,'%.2f'%(-y),ha='center',va='top') plt.xlim...*3) * np.exp(-x **2 -y**2) n = 256 x = np.linspace(-3,3,n) y = np.linspace(-3,3,n) #meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格

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python学习之matplot

red',linewidth= 2, linestyle = '--' )#定义颜色，线宽，先算形状 plt.plot(x,y2,color = 'blue') plt.show() #4.2 设置坐标轴...(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() #自定义坐标轴 x = np.linspace(-3,3,50)#50为生成的样本数...np.arctan2(y,x)#返回给定的xy值的反正切值 plt.scatter(x,y,s =75,c=T,alpha= 0.5)#size为75，颜色为T，透明度为50%，利用xticks函数来隐藏坐标轴...plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks(())#忽略xticks plt.ylim(-1.5,1.5) plt.ylim(-1.5,1.5) plt.show() #numpy.random.normal...ax3.plot(x,y,'g')#颜色为blue ax3.set_xlabel('x') ax3.set_ylabel('y') ax3.set_title('++++++++') #6.4次坐标轴

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Matplotlib

与matlab类似设置x/y轴的范围 plt.xlim((-1, 2)) plt.ylim((-2, 3)) 设置x/y轴的坐标轴名称 plt.xlabel('I am x') plt.ylabel...2.7 tick 能见度对于被遮挡的坐标轴进行调整，使用zorder给plot在z轴方向排序 label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor...Y = np.random.normal(0,1,n) #每个点的颜色用T值来表示 T = np.arctan2(Y,X) plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=.5) plt.xlim...(-1.5,1.5) #隐藏坐标轴 plt.xticks(()) plt.ylim(-1.5,1.5) plt.yticks(()) plt.show() ?..., sharey=True表示共享y轴坐标.

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pycharm使用matplotlib绘图学习笔记「建议收藏」

label="COS",alpha=0.5) # plt.plot(x,s,"r*",label="SIN") # plt.title("COS & SIN") # ##设置坐标轴...#plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)#画散点 # ax.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=0.5) # 画散点 # plt.xlim...(-1.5,1.5),plt.xticks([])#X范围 # plt.ylim(-1.5,1.5),plt.yticks([])#Y范围 # plt.axis() # plt.title

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Python绘制参数方程图

linewidth=2, label='圆') # 传入x，y，颜色是蓝色，线宽， plt.xlabel('t') plt.ylabel('h') # y，x轴的名字...plt.ylim(-1, 1) plt.xlim(-1.5,1.5) # 坐标轴的长度 plt.legend() plt.show() xin(

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关于python 的legend图例,参数使用说明

画出的散点图中图例是两个点（因为plot默认画的是线，需要两个端点来表示线，所以是两个点），matplotlib.pyplot.scatter(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个点（这个我理解不了为什么...plt.figure(figsize=(5,4.5)) #设置画图窗口大小 plt.plot(x,y,"ro") #画图 plt.title("这是plot画出的图",fontsize='15') #添加标题 plt.xlim...((0,10)) #设置x轴最大最小值 plt.ylim((0,10)) #设置y轴最大最小值 plt.xlabel('x') #添加x轴图标 plt.ylabel('y') #添加y轴图标 plt.legend...#设置画图窗口大小 plt.scatter(x,y,marker="o",color='r') #画图 plt.title("这是scatter画出的图",fontsize='15') #添加标题 plt.xlim...看，上边的图例都不是一个点，这跟matlab很不同，找了半天博客啥的也没找到解决办法（有的图是一个点，但是程序一运行就是两个或者三个点的，不知道为什么），还是帮助文档靠谱，直接找到了解决办法，先把网址甩出来

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matplotlib安装及使用

x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3)...plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks(())#忽略xticks plt.ylim(-1.5,1.5) plt.yticks...这是不“仿真”的地方) 9、面向对象编程尽管函数式绘图很便利，但利用函数式编程会有以下缺点： 1) 增加了一层“函数”调用，降低了效率。 2) 隶属关系被函数掩盖。...Axis为坐标轴，Label为坐标轴标注。Tick为刻度线，Tick Label为刻度注释。...)#x轴名称 plt.ylabel('y轴')#y轴名称 plt.grid(True)#显示网格线 plt.show() 查找原因，发现时因为matplotlib库没有中文字体。

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Python进阶之Matplotlib入门(六)

np.random.normal(0,1,n)T = np.arctan2(Y,X) # for color value plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=0.5) plt.xlim...熟悉正态分布的同学肯定会问上面的图为什么看上去非常均匀，其实这和我们用plt.xlim函数以及plt.ylim函数规定坐标轴范围相关。还有根据点所处的角度不同来改变颜色，所以导致了非常炫酷的效果。...plt.text(x, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom') plt.ylim(-0,+1.25)plt.show() 第一步我们要确定X轴的数据...这里我们使用numpy函数来构造一个0到11的数列，然后用随机函数来构造Y轴的数据，之后就用bar函数来画出来柱状图。注意到我们用text函数给柱状图上的数值做了标注。

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matplotlib绘图技巧详解(三)

2、figure(画布)大小设置 1）为什么要设置figure(画布)大小？ figure(画布)的大小，对于我们进行图形绘制很重要。如果画布太小，当子绘图区域较多，可能会有些拥挤。...2）标签与刻度设置的相关方法 plt.xlim 设置或获取x轴刻度范围。 plt.ylim 设置或获取y轴刻度范围。 plt.xticks 设置或获取x轴显示的刻度与标签。...操作如下： plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6]) # 显示x轴刻度的范围 display(plt.xlim()) # 显示y轴刻度的范围 display(plt.ylim())...3）x轴和y轴刻度范围的设置：plt.xlim()、plt.ylim() plt.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8],"r.-") plt.xlim([1,7]) plt.ylim(4,9...plt.plot([2, 4, 8], [4, 7, 5], "b-o") plt.xlim([-2, 12]) plt.xticks([2, 4, 8], ["偏低", "中等", "偏高"])

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matplotlib给女朋友画一个爱心吧，这份满满的爱意，一定要记得收下

mpatches.PathPatch(path, facecolor='r', alpha=0.5) ax.add_patch(patch) plt.box(False) # 去除坐标轴...plt.axis('off') # 去除坐标轴数据 plt.xlim(-2,4)#设置x轴坐标范围 plt.ylim(-3, 3)#设置y轴坐标范围 if len(list...mpatches.PathPatch(path, facecolor='r', alpha=0.5) ax.add_patch(patch) plt.box(False) # 去除坐标轴...plt.axis('off') # 去除坐标轴数据 plt.xlim(-2,4)#设置x轴坐标范围 plt.ylim(-3, 3)#设置y轴坐标范围 if len(list...=data()) plt.get_current_fig_manager().full_screen_toggle()#最大化窗口，无法关闭 plt.show() 有人会问，这两个版本有什么不一样了，不都是一样的吗

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Matplotlib+Numpy绘图之多种绘图

这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。...) ylim(-1.5,1.5) show() 简要分析首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。...然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。...接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了...最后用colorbar显示一个色条，可以不传参数，这里传进去shrink参数用来调节他的长度。

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机器学习第5天：逻辑回归

ravel()]).T).reshape(X1.shape), alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green'))) plt.xlim...ravel()]).T).reshape(X1.shape), alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green'))) plt.xlim...（4） T：实现数组转置和轴对换。...（7）xlim： plt.xlim设置x坐标轴范围。（8）ylim： plt.ylim设置y坐标轴范围。（9）unque()：是一个去重函数。...y_set == j的结果是一个布尔值这个是肯定的，当y_set == j的结果为False时，plt.scatter语句不执行；当y_set == j的结果为True时，plt.scatter语句执行

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MySQL为什么要给表加上主键

这就是为什么一个表只能有一个主键,一个表只能有一个「聚集索引」,因为主键的作用就是把「表」的数据格式转换成「索引（平衡树）」的格式放置。　　...plt.yticks(www.tianjipp3zc.cn_data, [www.yunsheng-pt.com]) 　　这样展现出来的图形如下：　　实际上，我们还有更狠的操作，直接关闭坐标轴：...　　plt.axis("off"www.jintianxuesha.com) 　　结果如下：　　范围设置　　我们还可以对坐标轴的范围进行设置，如下：　　import matplotlib.pyplot...[2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017] 　　y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000] 　　plt.xlim...也就是平时所说的复合索引或者多字段索引查询以上内容希望帮助到大家，很多PHPer在进阶的时候总会遇到一些问题和瓶颈，业务代码写多了没有方向感，不知道该从那里入手去提升，对此我整理了一些资料，包括但不限于：分布式架构、高可扩展

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python matplotlib各种绘图类型完整总结

('none') ax.spines['top'].set_color('none') ''' 移动坐标轴，将bottom即x坐标轴移动到y=0的位置 ax.xaixs为x轴，set_ticks_position...) > -1, color='blue', alpha=.25) plt.fill_between(X, -1, Y-1, (Y-1) < -1, color='red', alpha=.25) plt.xlim...colormap的映射值 # print(T.shape) plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) plt.scatter(X,Y, s=75, c=T, alpha=.5) plt.xlim...(-1.5,1.5), plt.xticks([]) plt.ylim(-1.5,1.5), plt.yticks([]) # savefig('.....height=0.7, color='steelblue', alpha=0.5) plt.yticks(range(5), ['亚马逊', '当当网', '中国图书网', '京东', '天猫']) plt.xlim

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Matplotlib基础全攻略

我们可以通过ylim方法修改y轴的范围，比如我们想修改为(-1.5,1.5),同理，我们可以通过xlim方法来修改x轴的坐标范围: plt.plot([1,1,0,0,-1,0,1,1,-1]) plt.ylim...(-1.5,1.5) plt.show() ?...两个参数一般是等长的数组,该函数另一个常用的参数是rotation参数，可以对坐标标签进行适当的旋转，看下面的例子： plt.plot([1,1,0,0,-1,0,1,1,-1]) plt.ylim(-1.5,1.5...不会显示；both表示大小区间坐标轴分割线都有参数axis，指定绘制grid 的坐标轴，取值为both，x或y。...点线 'dotted' ':' 不画线 'None' ' ' plt.plot(Close['2014'],label='收盘价',linestyle='solid') plt.plot(Open['

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数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图

endpoint=True, # retstep=False, dtype=None) # 相关参数的说明 # 指定在start到stop均分数值 # start:不可省略 # stop:有时包含有时不包含...包含stop就True,不包含就# False # retstep : 布尔值，可选，默认为False。如果为True,返回值和步长 # dtype : 输出数据类型，可选。...如果不指定，则根据前面参数的数据类型 # 2：np.plot(x,y,color,lw,label，ms，mk，mec，mfc) # 其中X由所有输入点坐标的x值组成，Y是由与X中包含的x对应的y所组...mec='red') plt.plot(x,cos,color = 'red',lw = 2.5,label = '余弦cos()') plt.show() #显示第二步 #用到的方法及参数 # plt.xlim...(xmin, xmax) # xmin：x轴上的最小值 # xmax：x轴上的最大值 #plt.ylim() 与上一样的道理 #具体如何使用，可以看下面的实例代码 plt.xlim(x.min()*1.5

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