通过x=np.linspace(-2,2,50)生成一个列表作为x,再设定一个y关于x的函数,用plt.plot(x,y),plt.show()即可。 x=np.linspace(-2,2,50) y1=2*x+1 plt.figure()#定义第一张figure,参数figsize=(a,b),figsize用来设置图形的大小,a为图形的宽, b为图形的高 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') pl...
时间折线图语法与matplotlib的plot语法一致,只不过将x轴换为了时间数据。常见的语法参数如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #label为数据标签,当一个图绘制多条折线可以使用;alpha为透明度,取值为0-1 plt.plot(x, y, color, linewidth, label, alpha, **kwargs) 现有一组数据(df),记录...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,linestyle='-',label='Solid')plt.plot(x,y+1,linestyle='--',label='Dashed')plt.plot(x,y+2,linestyle='-.',label='Dash-dot')plt.plot(x,y+3,linestyle=':',label='Dotted')plt.title('Basic Line Style...
x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)y1=x**2y2=20*np.sin(x)y3=20*np.cos(3*x)fig,ax=plt.subplots(figsize=(13,6))# Create a figure and an axes.ax.plot(x,y1,linestyle='--',linewidth=3,c='plum',label='Quadratic')# Plot some data on the axes.ax.plot(x,y2,marker='o...
参考:Add error bars to a Matplotlib bar plot Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,包括添加误差线到柱状图。误差线是表示数据不确定性或变异性的重要工具,在科学研究、数据分析和统计报告中广泛使用。本文将详细介绍如何在Matplotlib的柱状图中添加误差线,并提供多个实用示例。
need to provide ax also similar 2*2 matrix as belowfig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)# add the data to the plotsax1.plot(x, x**2)ax2.plot(x, x**3)ax3.plot(x, np.sin(x**2))ax4.plot(x, np.cos(x**2))# add titlefig.suptitle('Horizontal plots'...
star14、violin plot【小提琴图】15、barbs plot【风羽图】16、even plot【栅格图】17、hexbin plot【二元直方图】18、xcorr plot【相关图】 star三、多子图绘制 subplot add_gridspec add_axes make_axes_locatable star四、文本text设置 文本位置 文本属性:字体|字号|磅值 ...
line = plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])这是因为如果未指定axes,那么会自动创建一个,因此可以简化。figure的组成通常,一个完成的matplotlib图像会包括四个层级(容器):Figure:顶级层,用来容纳所有绘图元素 Axes:matplotlib宇宙的核心,容纳了大量元素用来构造一幅幅的子图,一个figure可以由1个或者多个子图构成 ...
hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink') """ Decorations """ ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms \n displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy') ax_main.title.set_fontsize(20) for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main....
ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink') # Decorations ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy') ax_main.title.set_fontsize(20) for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis....