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1、打印特殊符号

matplotlib在公式书写上面跟latex很相似,接下来我们就特殊符号,上标下标来具体展示一下。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [i+1 for i in range(20)]
y = x
plt.figure()
plt.title(r'$\alpha$ > $\beta$') # 打印α>β
plt.xlabel(r'$\theta$') # 打印θ
plt.ylabel(r'$\omega$') # 打印ω
plt.plot(x, y)
plt.show()

效果如下:

python plt可视化——打印特殊符号和制作图例代码

由此可见,打印特殊符号需要知道特殊符号的英文名称,在前面加上转义符反斜杠,再用一对美元符号包起来即可。

接下来,我们尝试打印下标和上标。下标需要加"_",上标需要加"^",这跟latex语法完全一样。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [i+1 for i in range(20)]
y = x
plt.figure()
plt.title(r'$\alpha_i$ > $\beta_i$') # 打印α_i > β_i
plt.xlabel(r'$\theta^2$') # 打印θ^2
plt.ylabel(r'$\omega^n$') # 打印ω^n
plt.plot(x, y)
plt.show()

我们看看效果:

python plt可视化——打印特殊符号和制作图例代码

更多符号对应字母请见下图:

python plt可视化——打印特殊符号和制作图例代码

2、制作图例,legend函数

import matplotlib.pyplot as plt
from math import sin, cos, exp

x = [(i+1)/100 for i in range(1000)]
y1 = [sin(i) for i in x]
y2 = [cos(i) for i in x]
y3 = [exp(-i) for i in x]

plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y3)

# 分别对应y1,y2,y3标志图例,注意e^(-x)要加大括号表示(-x)是一个整体,都是上标
plt.legend(['sin(x)', 'cos(x)', '$e^{-x}$'])
plt.show()

python plt可视化——打印特殊符号和制作图例代码

在文章最后附上参考链接~

补充知识:Python - - print的格式化符号

如下所示:

%c 格式化字符及其ASCII码
%s 格式化字符串
%d 格式化整数
%u 格式化无符号整型
%o 格式化无符号八进制
%x 格式化无符号十六进制
%X 格式化无符号十六进制(大写)
%f 格式化浮点数,可指定小数点后面的精度
%e 用科学记数法格式化浮点数
%E 作用同%e

格式化操作符辅助指令

m.n :m是显示的最小总宽度,n是小数点后的位数。
* 定义宽度或者小数点精度
- 用作左对齐
+ 在正数前面显示加号+
# :在正数前面显示空格;在八进制前显示零('0');在十六进制前显示‘0x'或者'0X'
‘%%'输出一个单一的'%'
(var)映射变量(字典参数)

>print("I like %s and can eat %.2f kg." % ("orange", 1.5))
 
I like orange and can eat 1.50 kg.
 
>pi = 3.1415926
>print("pi = %.*f" % (5, pi))
 
pi = 3.14159

以上这篇python plt可视化——打印特殊符号和制作图例代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,plt,可视化,打印,特殊符号

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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。

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