plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建初始数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图表fig,ax=plt.subplots()line,=ax.plot(x,y,label='sin(x)')# 获取线条对象lines=ax.get_lines()sin_line=lines[0]# 定义更新函数defupdate_line(phase):new_y=np.sin(x+phase)sin_line.set...
matplotlib中有两种plot绘制折线的方式,分别是 matplotlib.axes.Axes.plot(……) matplotlib.pyplot.plot(……) 这两者的作用都是绘制折线,参数也相同,区别在于绘制的位置,Axes.plot用于在子画布上绘图,而pyplot.plot则是在总画布上绘图 比如我们有 fig, axs = plt.subplots(2, 2)#将一个画布分为2*2的子画布...
#然后调用Axes对象的plot()来绘制曲线,并且返回表示此曲线的Line2D对象 line = ax.plot([l, 2, 3], [1, 2, 1])[0] #返回的是只有一个元素的列表 #Axes对象的lines属性是一个包含所有曲线的列表,如果继续运行ax.plot(),所创建的Line2D 对象都会添加到此列表中。如果想删除某条曲线,直接从此列表中删除...
Axes类可以设置图片(或子图)中相关属性:绘图数据、坐标轴刻度/标签、标题、图例等。它是Python操作绘图的主要接口。Matplotlib定义了一个axes类(轴域类),在一个给定的画布(figure)中可以包含多个axes对象,但是同一个axes对象只能在一个画布中使用。比如,2D绘图区域(axes)包含两个轴(axis)对象;如果是3D绘图区域,则...
从matplotlib.axes获取线条和标签 是指在使用matplotlib库进行数据可视化时,通过获取axes对象的属性来获取绘图中的线条和标签信息。 在matplotlib中,绘图的基本单位是一个个的axes对象,可以理解为一个绘图区域。通过获取axes对象,可以进一步获取该绘图区域中的线条和标签。 要获取线条和标签,可以使用axes对象的方法和属性。
axvline函数是Matplotlib中用于在图表上绘制垂直线的主要工具。它属于Axes对象的方法,可以非常方便地在任何x轴位置添加一条从底部延伸到顶部的线。 1.1 简单的垂直线 让我们从一个最基本的例子开始: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一些示例数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图表...
ax.plot(x_array,sin_y,label='sin',color='blue',linewidth=2) 在轴对象 ax 上绘制正弦曲线 x_array 为 x 轴数据,sin_y 为 y 轴数据。 参数label='sin' 设置了曲线的标签为 'sin'。 参数color='blue' 设置曲线的颜色为蓝色。 参数linewidth=2 设置曲线的线宽为 2。线宽的单位是点 (point, pt)...
ax.plot(x) plt.show() 在这里,我们使用Numpy生成了[0,1)范围内的150个随机数据点。 现在,由于我们已经设置了seed,因此我们可以根据需要多次复制此随机图像。例如,我们可以在20和100标记上绘制垂直线。 可以通过 PyPlot 的vlines()或axvline()函数这两种方法来绘制线...
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) y1,y2=np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,y1,x,y2) # 设置标签 plt.xlabel("this is x 轴",size=20) plt.ylabel("this is y 轴",size=20) ...