Python中如何解析matplotlib可视化案例？

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例1：使用Python和matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。

参考代码：pythonimport matplotlib.pyplot as plt

创建数据x=[1, 2, 3, 4, 5]y=[2, 3, 5, 7, 11]

创建图形和轴域fig, ax=plt.subplots()

绘制数据ax.plot(x, y)

设置轴域位置和大小ax.set_xlim(0, 6)ax.set_ylim(0, 12)

设置坐标轴标签ax.set_xlabel('X轴')ax.set_ylabel('Y轴')

添加图例ax.legend(['数据线'])

设置图例位置ax.legend(loc='upper left')

显示图形plt.show()

运行结果：

例2：绘制正弦余弦图像。

例1

使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。

参考代码：

运行结果：

例2

绘制正线余弦图像，然后设置图例字体、标题、位置、阴影、背景色、边框颜色、分栏、符号位置等属性。

运行效果：

例3

生成模拟数据，创建两个子图，分别绘制正弦曲线和余弦曲线，把两个子图的图例显示在一起，并显示于子图之外。

运行效果：

例4

生成模拟数据，绘制正弦曲线、余弦曲线和两个散点图，然后分别为曲线和散点图设置图例，在一个图形上显示两个图例。

运行效果：

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