Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。 2. Matplotlib的安装 Windows系统安装 ...
Matplotlib 绘图线 绘图过程如果我们自定义线的样式,包括线的类型、颜色和大小等。 线的类型 线的类型可以使用 linestyle 参数来定义,简写为 ls。 类型 简写 说明 'solid' (默认) '-' 实线 'dotted' ':' 点虚线 'dashed' '--' 破折线 ..
英文叫做dashed line 和dash-dot line。 线条通过参数linestyle来设置,我们先来看看全虚线,两个短线表示全虚线。如果是一根短线表示实线,也就是默认的style。 除了虚线图之外还有点线图和点状图,这两者顾名思义,大家应该不难猜出来。 三合一 我们回顾一下我们刚才介绍的,一共有三种特性,分别是标记、线条以及颜色。
fig,ax=plt.subplots()ax.set_xlim(0,10)ax.set_ylim(0,10)ax.axvline(x=2,linestyle='-',color='r')# 实线ax.axvline(x=4,linestyle='--',color='g')# 虚线ax.axvline(x=6,linestyle=':',color='b')# 点线ax.axvline(x=8,linestyle='-.',color='m')# 点划线ax.set_title('Ho...
Line WidthYou can use the keyword argument linewidth or the shorter lw to change the width of the line.The value is a floating number, in points:Example Plot with a 20.5pt wide line: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([3, 8, 1, 10]) plt.plot(...
plt.plot(x, y1, label='Line 1') plt.plot(x, y2, label='Line 2') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.xticks(x) plt.yticks(y1) plt.legend() # 添加图例 plt.grid() # 添加网格线 plt.show() 在上述代码中,我们使用legend()函数添加了图例,使用grid()函数添加了网格线...
连线图(Line Plot)是一种常用的图表类型,用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。下面是一个简单的示例,展示如何使用Matplotlib绘制连线图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成0到10之间的100个等间距数字 y = np.sin(x) # 计算每...
fmt = '[marker][line][color]'。 设置标记大小与颜色: 线的类型可以使用 linestyle 参数(可简写为 ls)定义: 线的颜色可以使用 color 参数(可简写为 c)定义: 线的宽度可以使用 linewidth(可简写为 lw)参数定义: xlabel()、ylabel() :设置 x 轴和 y 轴的标签 ...
通过上面的代码和图,先简单了解一下matplotlib画图的构成。一个matplotlib图像是由figure(面板), axes(子图),xaxis/yaxis(坐标轴), line(坐标轴线), Tick(坐标刻度),label (坐标标签), title(图名)等构成。 所属关系如下图: 在绘图时利用figure创建窗口,subplot创建子图。在上面我们没有展现出来,在后面的例子中...
plt.title('Complex Line Plot')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 添加图例 plt.legend()# 自定义坐标轴范围 plt.xlim(0,10)plt.ylim(-2,2)# 添加网格线 plt.grid(True,linestyle='--',alpha=0.6)# 保存图像(可选) # plt.savefig('complex_line_plot.png')# 显示图像 ...