参考:matplotlib line colors Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,可以用来创建各种图表,包括线图。在Matplotlib中,我们可以自定义线条的颜色,以使图表更加美观和易于阅读。本文将详细介绍如何在Matplotlib中设置线条的颜色。 设置线条颜色 在Matplotlib中,可以通过color参数来设置线条的颜色。color参
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...
line.set_linewidth(2) line.set_color('red') # 一次性设置 line.set(color='red', linewidth=2) #或 plt.setp(line, color='red', linewidth=2) #或 plt.setp(line, 'color', 'red', 'linewidth', 2) # 注意名称有引号 二、获取对象 我们已经知道如何查看和设置 Artist 的属性值,那么我们还...
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 ...
line.get_linewidth() plt.getp(lines[0], "color") # 返回 color 属性 注意getp()和setp()不同,它只能对一个对象进行操作,它有两种调法: •指定属性名:返回对象的某个属性的值。 •不指定属性名:输出对象的所有属性和值 通过getp()查看Figure对象的属性: f = plt.gcf() plt.getp(f) Figure...
使用color参数:在创建图例时,可以通过color参数直接指定图例的颜色。例如: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图形 plt.plot(x, y, label='Line 1', color='red') plt.scatter(x, y, label='Points', color='blue') # 创建图例 plt.legend() plt.gca().get_legend().le...
12. 13. 14. 15. 除了上面各种的setter之外还有对应的getter,这里就不一一绘制了,可以自己尝试一下,更多的方法属性请移步官网。 marker = line.get_marker() color = line.get_color() linewidth = line.get_linewidth() 1. 2. 3. 4. 5.
>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>plt.ion()>>>line, = plt.plot([1,2,3,4],linewidth=2,color='red',label="fig1")>>>line.set_color("green")# 上面设置颜色为红色,此处重新设置为绿色>>>print(line.get_color()) green 属性: marker 属性的可选值: ...
matplotlib实际上是一套面向对象的画图库,它所绘制的图表中的每一个画图元素,比如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之相应。 为了方便高速画图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的画图API,将众多画图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们仅仅须要调用pyplot模块所提供的函数就能够...
# bottomplt.plot(x, np.sin(x + 0.5), label="zorder=3", zorder=3)plt.axhline(0, label="zorder=2.5", color="lightgrey", zorder=2.5)plt.title("Custom order of elements")l = plt.legend(loc="upper right")l.set_zorder(2.5) # legend between blue and orange lineplt.show...