Method 2: Using the dashes parameter: The Seaborn lineplot() has a dashes parameter that also helps set custom lines for the line plot. Here is a code snippet showing how to use it. import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd s = 90 g...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 先获取一个图表 fig = plt.figure() # 抛物线 X1 = np.linspace(-5, 5, 50) # -5 ~ 5 之间生成50个点 Y1 = X1 ** 2 + 5 plt.plot(X1, Y1, 'r') # plt.plot(X1, Y1, color='red', label='parabola') # 三角函数 X2 = np...
这是因为指定了ymax=1;kdeplot的y-axis的最大值为3e-06。密度曲线在那里,因为vlines的比例,它就是看不到。.vlines要求ymin和ymax是轴上的值。 获取y-ticks的最大值,并将其用作ymax Tested inpython 3.8.11,matplotlib 3.4.3,seaborn 0.11.2 import seaborn as sns import numpy as np from scipy.stat...
下面我们上一个完整的代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0.05,20,2000)y = np.sin(x)plt.plot(x,y,ls='--',c='k',lw=2,label='plot figure')plt.legend()plt.axhline(0.5,ls='-.',c='r',lw=1)plt.axvline(7.5,ls='-.',c='r',lw=1)pl...
这个示例使用numpy的linspace函数生成等间距的x坐标,并使用Matplotlib的颜色映射生成不同的颜色。通过循环,我们可以轻松地绘制多条垂直线。 4. 自定义垂直线的范围 默认情况下,axvline函数绘制的垂直线会延伸到整个y轴。但有时我们可能只需要在特定范围内绘制垂直线。我们可以使用ymin和ymax参数来控制线的起点和终点:...
3. 多条axvline的使用 在实际应用中,我们可能需要在图表上添加多条垂直线来标记不同的位置或阈值。 3.1 添加多条不同样式的垂直线 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)+np.random.normal(0,0.1,100)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(x,y,label='Noisy...
平移性:上面的函数,同样适用于axvline()函数 代码实现: importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y =np.sin(x) plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure") plt.legend() ...
# Implementation of matplotlib.pyplot.annotate() # function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 13, 100) plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2 plt.figure() plt.plot(x, np.sin(x), label ='Line1', color ='green', linestyle ="--") plt.plot(x, ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建图形和轴 fig, ax = plt.subplots() # 绘制正弦曲线 ax.plot(x, y) # 添加两条水平线 ax.axhline(y=0.5, color='r', linestyle='--') ax.axhline(y=-0.5, color=...
# Implementation of matplotlib.pyplot.annotate()# functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x = np.linspace(0,13,100) plt.rcParams['lines.linewidth'] =2plt.figure() plt.plot(x, np.sin(x), label ='Line1', color ='green', linestyle ="--") ...