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python绘制直方图怎么设置x轴和y轴的标签　1、设置x轴的标签
matplotlib中可以直接使用pyplot模块的xlabel()函数设置x轴的标签，xlabel()函数的语法格式如下所示：
xlabel(xlabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)
该函数各参数含义如下 。
·xlabel：表示x轴标签的文本 。
·fontdict：表示控制标签文本样式的字典 。
·labelpad：表示标签与坐标轴边框(包括刻度和刻度标签)的距离 。
此外，Axes对象使用set_xlabel()方法也可以设置x轴的标签 。
2、设置y轴的标签
matplotlib中可以直接使用pyplot模块的ylabel()函数设置y轴的标签，ylabel()函数的语法格式如下所示：
【python函数画方框 python画方格】ylabel(ylabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)
该函数的ylabel参数表示y轴标签的文本 ， 其余参数与xlabel()函数的参数的含义相同 。此处不再赘述 。此外，Axes对象使用set_ylabel()方法也可以设置y轴的标签 。
假设现在有一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表 ， 该图表中设置x轴和y轴的标签，具体代码如下 。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)y1,y2=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y1,x,y2)# 设置x轴和y轴的标签plt.xlabel("x轴")plt.ylabel("y轴")plt.show()
运行程序，效果如图3-3所示 。
图3-3 正弦和余弦曲线图——设置坐标轴标签
python不用库def函数画各种图形第一步，打开python语言命令窗口，声明一个函数print_color，调用range遍历，打印星号，如下图所示：
第二步 ， 接着调用第一步中的函数，然后查看打印结果，可以发现生成一个三角形，如下图所示：
第三步，再次定义一个函数four_tu，利用循环生成星号，注意查看函数生成的图形 。
第四步，调用上述步骤中定义的函数 ， 然后查看打印图形组合的形状 。
第五步，如果在定义的函数内，多次调用print()方法打印星号，会是什么样的结果呢 。
第六步，在后续步骤中，调用函数打印结果，可以发现生成一个不规则的图形 。
python画正方形的函数使用turtle实现正方形的绘制，定义形参n为正方形的边长 。具体代码如下，望采纳 。
python绘制正方形
不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？不写出y=f(x)这样的表达式python函数画方框，由隐函数的等式直接绘制图像python函数画方框，以x2 y2 xy=1的图像为例python函数画方框 ， 使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^python函数画方框，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2 y**2 x*y-1);
python画hist直方图 简单说下图形选择啦，通常我们最常用的图形是折线图、扇形图、条形图，它们的功能简单概括为：
折线图：表示变化情况；
扇形图：表示各类别的分布占比情况；
条形图：表示具体数值；
接下来要说的直方图是以条形图的形式展现的 ， 在统计学中，直方图（英语：Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示 。
以下展示了python画直方图的几种方式 ， 这里涉及到了3个包：matplotlib、pandas、seanborn 。
1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函数（本文主要讲解该方法画直方图）
2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函数
3、使用 pandas.DataFrame.hist 函数
4、使用 seaborn.distplot 函数
以下为 matplotlib.pyplot.hist 函数介绍：
参数：
返回值：
模拟真实场景：我们通过分析打分，给1000个客户进行了排名，排名越靠前，说明客户越优异 ， 为了找到特定的200个客户的排名处于这1000个客户中的位置，使用了直方图对比的方式 。以下使用的数据是为模拟场景，随机出来的结果排名比较靠后 ， 所以这些客户质量并不高：
hist：
matplotlib中文乱码：
python函数图的绘制pre
importnumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
frommatplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return-(x-2)*(x-8) 40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)] list(ixy) [(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8) 40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
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