x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x,y,color='red')plt.title('How to Change Line Color - how2matplotlib.com')plt.show() Python Copy Output: 在这个例子中,我们使用color='red'来设置线条颜色为红色。Matplotlib支持多种颜色名称,包括基本颜色和一些
title('Color Plot Example') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 显示图表 plt.show() 解释 导入库:导入 matplotlib.pyplot 和numpy 库。 生成示例数据:创建一个 10x10 的随机矩阵。 创建颜色图:使用 imshow 函数创建颜色图,并设置颜色映射为 viridis。 添加颜色条:使用 colorbar 函数添加颜色...
#缩写颜色代码(rgbcmyk)plt.plot(x, np.sin(x-1), color='g') #范围在0~1的灰度值plt.plot(x, np.sin(x-2), color='0.75') #十六进制(RRGGBB, 00~FF)plt.plot(x, np.sin(x-3), color='#FFDD44') #RGB元组,范围在0~1plt.plot(x, np.sin(x-4), color=(1.0,0.2,0.3)) #HTML颜...
最简单的方法是使用多个plot函数调用,每次绘制一段具有特定样式的线条。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x[:50],y[:50],'b-',label='Solid - how2matplotlib.com')plt.plot(x[49:],y[49:],'r--',label='...
变化(Change) 35 时间序列图 (Time Series Plot)36 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated)37 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot)38 交叉相关图 (Cross Correlation plot)39 时间序列分解图 (Time Series Decomposition Plot)...
...幸运的是,matplotlib官网新上线了一个demo——3D box surface plot,可以解决我们很多问题。...的栅格,这个命令就没用了,因为这两个没有levels参数。 1.2K11 Python空间绘图-Colorbar详解 常用的scatter、contourf是非常适合使用的。第一节我们来简要谈谈常用的colorbar参数,以后例子都基于contourf命令。...第一...
It's a shortcut string notation described in the *Notes* section below. >>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers >>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 >>> plot(...
(2,2,1) # 两行两列,第一单元格sub1.plot(theta, y, color = 'green')sub1.set_xlim(1, 2)sub1.set_ylim(0.2, .5)sub1.set_ylabel('y', labelpad = 15)# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格sub2.plot(theta, y, color = ...
极坐标系中的点由一个夹角和一段相对于中心位置的距离来表示。其实在plot()函数里面本来就有一个polar的属性,让他为True就行了。下面绘制一个极坐标图像: 1. 1 import numpy as np 2. 2 import matplotlib.pyplot as plt 3. 3 4. 4 theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) ...
例如,如果你想要绘制两个变量之间的关系,查看下面 Correlation 部分;或者如果你想展示某个变量的动态变化,查看下面的 Change 部分。 一个美丽的图表应该: 提供准确、有需求的信息,不歪曲事实; 设计简单,获取时不会太费力; 美感是为了支持这些信息,而不是为了掩盖这些信息; 不要提供太过丰富的信息与太过复杂的结构...