plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='m'); 1. 3.1.5 颜色名称 # matplotlib提供了颜色对照表,可供查询颜色对应的名称 plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='tan'); 1. 2. 3.1.6 使用colormap设置一组颜色 有些图表支持使用colormap的方式配置一组颜色,从而在可视化中通过色彩的变化表达更多信息。
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 方法一:x1=np.linspace(start=0,stop=2*np.pi,num=100)print(x1.shape)# 方法二:x2=np.arange(start=0,stop=2*np.pi,step=0.1)print(x2.shape)# (629,)y1=np.sin(x1)y2=np.cos(x2)# 折线图plt.plot(x1,y1,label="SIN")# 输入x和y,和线的...
5.1 barh参数 5.2 实例 6 scatter 绘制散点图 6.1 scatte参数 6.2 实例 7 scatter绘制气泡图 8 stackplot绘制面积图 8.1 stackplot参数 8.2 实例 基础知识:鱼不语:Python之matplotib库 绘制常用图表 1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, ...
17. 1.5*bar_width, means_VotexF50, bar_width/2, alpha=opacity, color='m', label='VotexF50') 18. 19. 'Category') 20. 'Scores') 21. 'Scores by group and Category') 22. 23. #plt.xticks(index - 0.2+ 2*bar_width, ('balde', 'bunny', 'dragon', 'happy', 'pillow')) 24. ...
# As many colors as there are unique midwest['category']categories = np.unique(midwest['category'])colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each categoryfig = plt.figure(figsize=(16,10), dpi=...
import matplotlib.pyplot as plt categories = ['Category X', 'Category Y', 'Category Z'] values = [40, 28, 35] plt.barh(categories, values, color=['green', 'orange', 'blue']) plt.xlabel('Values') plt.ylabel('Categories') plt.title('Horizontal Bar Graph with Color Customization')...
categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i / float(len(categories) - 1)) for i in range(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') for ...
在上述代码中,我们使用Seaborn库的histplot函数,设置kde=True来添加核密度估计曲线。 9. 自定义直方图颜色和样式 你可以通过更详细的样式设置,进一步美化直方图。 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.random.randn(1000)plt.hist(data, bins=30, color='#7f86c7', edgecolor='black',...
importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotxdefrosenbrock(x):return(1.0-x[0])**2+100.0*(x[1]-x[0]**2)**2im=matplotx.contours(rosenbrock, (-3.0,3.0,200), (-1.0,3.0,200),log_scaling=True,cmap="viridis",outline="white", )plt.gca().set_aspect("equal")plt.colorbar(im)plt.show()...
10})# 设置 legendplt.legend(prop={"family":"Times New Roman","size":10})### seaborn bar plot 设置 bar_label https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.barplot.htmlaxes=sns.barplot(data,x="x",y="y",hue="class")forcontainerinaxes.containers:axes.bar_label(container,fontsize=5,fmt...