在Matplotlib中,我们可以通过设置color参数来改变线条的颜色。color参数接受一个颜色字符串,例如'red'、'green'、'blue'等。 示例代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)plt.plot(x,np.sin(x),color='red')# 使用颜色名称plt.title('how2matplotlib.com')plt.show()...
importmatplotlib.pyplotasplt# 使用预定义的颜色名称设置线条颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],color='red')# 使用RGB元组设置线条颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],color=(0.2,0.4,0.6))# 使用十六进制颜色代码设置线条颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],color='#FFA500') Pyt...
plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
黑色),w(白色)# 抛物线x = np.linspace(-5, 5, 50)y = x**2# 画图：设置颜色plt.plot(x,y,c="r")[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65ba7d990>]第二种方式plt.plot(x,y,color="red")[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65c0a7190>]# ls：line style 设置样式红色实线plt.plot(x,y,c="...
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='sin(x)') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') ...
# 第二种方式 plt.plot(x,y,color="red") [<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65c0a7190>] # ls:line style 设置样式红色实线 plt.plot(x,y,c="r",ls="-") [<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65c7a7850>] # 红色虚线 plt.plot(x,y,c="r",ls="--") [<matplotlib.lines.Line2D at 0x...
plt.plot([1, 2, 3], marker=matplotlib.markers.CARETDOWNBASE) plt.show()显示结果如下:fmt 参数 fmt 参数定义了基本格式,如标记、线条样式和颜色。fmt = '[marker][line][color]' 例如o:r,o 表示实心圆标记,: 表示虚线,r 表示颜色为红色。实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...
最后一个可以定制化的内容是线条,我们可以修改plot画出来的线条种类。默认的当然是实线,既然有实线,那么肯定也就有虚线。虚线有两种一种是点虚线一种是全虚线。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。
ax.plot(X, Y+i, linestyle=linestyle, linewidth=1.5, color='black') yticklabels.append(name) ax.set(xticks=[], ylim=(-0.5, len(linestyles)-0.5), yticks=np.arange(len(linestyles)), yticklabels=yticklabels)#For each line style, add a text annotation with a small offset from#the ...
Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以直接在官网文档中进行查询。 环境 Python 3.7.3 Matplotlib 3.1.3 常用链接 颜色Colors:...