绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace...
使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1 = np.sin(x) # 创建画布 plt.figure() # 绘制一条线(正弦曲线),自...
创建x和y数据 x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x) 绘制折线图 plt.plot(x, y)plt.title(‘Simple Line Plot’) # 添加标题plt.xlabel(‘X Axis Label’) # 添加x轴标签plt.ylabel(‘Y Axis Label’) # 添加y轴标签plt.legend() # 添加图例plt.show() # 显示图表```python}相关文章...
plt.title('应用样式表的折线图') plt.xlabel('X 轴标签') plt.ylabel('Y 轴标签') plt.show() 高级用法 除了基本的图表类型之外,Matplotlib 还支持许多高级功能,例如三维图、动画等。这里是一个简单的三维图示例: from mpl_toolkits import mplot3d # 生成示例数据 x = np.outer(np.linspace(-2, 2, ...
下面的示例中,我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。 首先,确保已经安装了Matplotlib库。(pip install matplotlib) 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 创建示例数据集 x=np.linspace(0,10,100)# 生成0到10之间的100个数据点作为x轴 ...
其实做折线图用到2个参数x和y(i), 第一步 : 先写出x = range(8),就是说先定下X轴, 第二部 : 指定y1 = A列数据 第三部 : 指定y2 = B列数据 第四部 : 指定y3 = C列数据 … 然后plt.plot(x,y1) 这样y1的数据就展示出来了 然后plt.plot(x,y2) 这样y2的数据就展示出来了 ...
首先，我们来绘制一个折线图，这次我们用变量存储数据的方式：# 绘制折线图import matplotlib.pyplot as pltx = range(1, 8) # x轴的位置y = [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13]# 传入x,y，plot绘图plt.plot(x, y)plt.show()然后，我们对这个折线图进行一下设置，修改颜色和形状：# 绘制折线图import...
折线图是一个由点和线组成的统计图表,常用来表示数值随连续时间间隔或有序类别的变化。在折线图中,x 轴通常用作连续时间间隔或有序类别(比如阶段1,阶段2,阶段3)。y 轴用于量化的数据,如果为负值则绘制于 y 轴下方。连线用于连接两个相邻的数据点。
in x] # 1.创建画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 2.绘制折线图 plt.plot(x,...