通过color_x和t_x控制每个条形的颜色和文本，draw_mybar里的y和left可以控制条形显示的位置。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#数据设置categories=["A","B","C","D"]color_1="#9dc3e4"color_2="#f8cbbd"color_3=

#pyplotimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassnsimportpandasaspdx_point=np.array([0,6])y_point=np.array([0,100])plt.plot(x_point,y_point,'b-.v')#格式处理plt.show()x=np.arange(0,4*np.pi,0.1)y=

用matplotlib和seaborn作图，出现这样的弹窗： 尝试过增加环境变量的方法没有解决。使用了一种临时的解决方法：importmatplotlibmatplotlib.use('TKAgg')如果不需要图形化界面，只需要运行后的参数可以使用：importmatplotlibmatplotlib.use('Agg') 

网格线分级一般情况下，我们设置网格线都不会太在意密度和精度的问题，导致下图这种看的有些眼花，横坐标在比较密集的时候很容易看窜行。所以如果可以把精度设置一下，或者设置一下主级和副级网格线，就会条理很多MultiLocator首先引入模块frommatplotlib.tickerimportMultipleLoc

importmatplotlib.pyplotaspltplt.ion()#非阻塞模式path="/****/color_0004_%04d.png"plt.ion()foriinrange(5):path1=path%iplt.axis("off")

Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/lhw/Gradute/jyq/eval/examples/lpipSeq/test.py",line9,in<module>frommatplotlib.pylabimport*File