步骤4:设置 Marker 大小 现在,我们可以设置 Marker 的大小。通过在plot函数中使用markersize参数来调整 Marker 的大小。 # 创建线图并设置 Marker 大小plt.plot(x,y,marker='o',markersize=10,label='y = x²',linestyle='-') 1. 2. 说明:此行中的marker='o'表示使用圆形 Marker,markersize=10设置 Marke...
importpandas as pdfrommatplotlibimportpyplot as plt birth=pd.read_csv(r"https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv") fig,ax=plt.subplots() 我们想要画一个反映每天平均出生人数的折线图,看看节假日是否对出生人数有影响。 折线图:ax.plot(x,y,marker="-",color="blac...
以上代码中,我们首先导入matplotlib.pyplot模块,并定义了一组温度数据。然后,调用plot函数绘制折线图,range(1, 8)表示x坐标分别为1到7,temperatures表示y坐标对应的温度数据。我们还可以通过设置marker参数来指定数据点的样式,这里使用圆点作为数据点的标记。 接下来,我们通过xlabel和ylabel函数来设置x轴和y轴的标签,tit...
plt.plot(x, y, linestyle="--", color="green", marker="o", label="Custom Line") # Add labels, title, and legend plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.title("Custom Line Styles") plt.legend() # Display the chart plt.show() Thelinestyle,color, andmarkerparameters are ...
.seed(42)data=np.random.randn(100)mean=np.mean(data)fig,ax=plt.subplots()ax.plot(data)ax.axhline(y=mean,color='r',linestyle='--')ax.text(len(data)/2,mean,f'Mean:{mean:.2f}',fontsize=10,va='bottom',ha='center')ax.set_title('How2matplotlib.com - Mean Value Marker')plt....
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)fig,ax=plt.subplots()ax.plot(x,y)ax.axvline(x=np.pi,color='r',linestyle='--',label='π')ax.axvline(x=2*np.pi,color='g',linestyle='--',label='2π')ax.axvline(x=3*np.pi,color='b',linesty...
plt.plot(df.index,df['CAD'],marker='o',markerfacecolor='yellow',markeredgecolor='red',markersize=8) Personnalisation des ticks de l'axe du temps Commençons par créer un tracé de série temporelle matplotlib de base avec quelques personnalisations essentielles : ...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建Line2D对象 line = plt.Line2D([1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10]) # 创建Figure和Axes对象 fig, ax = plt.subplots() # 绘制Line2D对象 ax.add_line(line) # 在Line2D上标记圆点 ax.scatter([2, 4], [4, 8], color='red', marker='o'...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([3, 8, 1, 10]) plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted') plt.show() Result: Try it Yourself » Example Use a dashed line: plt.plot(ypoints, linestyle = 'dashed') Result: Try it Yourself » Shorter...
15. yticks 16. legend 17. grid 18. xlim 19. ylim 20. text 21. annotate 22. savefig 23. show 24. figure 25. tight_layout 26. subplots_adjust 27. axhline 28. axvline 29. errorbar 30. boxplot #Matplotlib#数据可视化#python第三方库...