我们可以使用markerfacecolor和markeredgecolor参数分别设置标记的填充颜色和边缘颜色。 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x,y,color='blue',marker='o',markerfacecolor='red',markeredgecolor='green',markersize=10)plt.title('Marker Color Example - how2matplotlib.com...
gradient(z) mag = np.hypot(dx, dy) fig, axes = example_utils.setup_axes() # 单箭头 axes[0].arrow(0, 0, -0.5, 0.5, width=0.005, color='black') axes[0].axis([-1, 1, -1, 1]) example_utils.label(axes[0], 'arrow(x, y, dx, dy)') # ax.quiver ds = np.s_[::16,...
plt.xlabel(“years(+2000)”) #设置X轴的文字 plt.ylabel(“housing average price(*2000 yuan)”) plt.ylim(0, 15) #设置Y轴的范围 plt.title(‘line_regression & gradient decrease’) #设置图表的标题 plt.legend() #显示图示 matplotlib.rc(‘xtick’, labelsize=18) #设置xlabel和ylabel显示的大小...
importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],color=(1,0,0),label='Red')plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,1],color=(0,0,1),label='Blue')plt.plot([1,2,3,4],[3,1,4,2],color=(0,0.5,0),label='Dark Green')plt.title('RGB col...
plt.title('line_regression & gradient decrease') plt.legend() plt.show() matplotlib中的快速绘图的函数库可以通过如下语句载入: 1 importmatplotlib.pyplot as plt pylab模块 matplotlib还提供了名为pylab的模块,其中包括了许多numpy和pyplot中常用的函数,方便用户快速进行计算和绘图,可以用于IPython中的快速交互式...
(years,price,'b*')#,label="$cos(x^2)$")plt.plot(years,price,'r')# plt.plot(years, price, 'o') #散点图plt.xlabel("years(+2000)")plt.xlim(0,)plt.ylabel("housing average price(*2000 yuan)")plt.ylim(0,)plt.title('line_regression & gradient decrease')# plt.legend()plt....
plt.title('line_regression & gradient decrease') # plt.legend() plt.show() 1.调用figure创建一个画图对象,而且使它成为当前的画图对象。(可选) plt.figure(figsize=(8,4)) 也能够不创建画图对象直接调用接下来的plot函数直接画图,matplotlib会为我们自己主动创建一个画图对象。。
ColorSpace - Color Palettes Generator and Color Gradient Tool (mycolor.space) 最舒服的色彩搭配RGB值配色-逍遥峡谷 (icoa.cn) Material Design Color Palette Generator - Material Palette 例2: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
plot(x,y,color='red', linestyle='dashed', marker='o'...)。 绘图中用到的直线属性包括: (1)LineStyle:线形。 (2)LineWidth:线宽。 (3)Color:颜色。 (4)Marker:标记点的形状。 (5)label:用于图例的标签。 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pand...
(-X**2 -Y**2) dx, dy = np.gradient(z) n = -2 color = np.sqrt(((dx-n)/2)*2 + ((dy-n)/2)*2) ax2.quiver(X, Y, dx, dy, color) ax2.xaxis.set_ticks([]) ax2.yaxis.set_ticks([]) ax2.set_aspect('equal') ax2.set_title('gradient') plt.tight_layout() plt....