importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# Example datax=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.tan(x)y4=np.exp(-x)# Creating Multiple Subplots for Line Plotsfig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(10,8))# Line Plot 1axes[0,0].plot(x,y1,label='sin(x...
line_plot():多条曲线multiyy_plot():双 y 轴time_series_with_peaks():时序曲线带有峰点标记scatter_plot():散点图marginal_histogram():散点图+直方图correllogram():相关系数图density_plot():密度图joy_plot():多个密度图density_curves_with_histogram():密度图+直方图 代码仓库: https://github.com/A...
1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建...
10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 绘制线图plt.figure(figsize=(8, 4))plt.plot(x, y1, label='Sine Function', color='blue', linestyle='--')plt.plot(x, y2, label='Cosine Function', color='red', linestyle='-')plt.title('Line Plot Example')plt.xlabel('X-axis')plt....
plt.title('Line Plot Example') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() ###2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cc= np.linspace(0,2,100) #创建等差数列(0,2)分成100份 plt.rcParams['font.sans-
plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("Simple Line Plot") plt.xlabel("X Axis") plt.ylabel("Y Axis") # 显示图表 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 代码解读: plt.plot(x, y):使用plot()函数绘制折线图,x和y是数据点的坐标。
Use a dotted line: importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp ypoints = np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints, linestyle ='dotted') plt.show() Result: Try it Yourself » Example Use a dashed line: plt.plot(ypoints, linestyle ='dashed') ...
'''Axes.axhline(y=0,xmin=0,xmax=1,**kwargs) axvline:绘制垂直线,使用的是轴坐标系统 ''' x: 垂直线的数据坐标中的x位置, 使用的是像素坐标系 ymin: 应介于0和1之间,0是绘图的底部,1是绘图的顶部, 使用的是轴坐标系。 ymax: 应介于0和1之间,0是绘图的底部,1是绘图的顶部, 使用的是轴坐标...
first look at an example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1# object-oriented plot23from matplotlib.figureimportFigure 4from matplotlib.backends.backend_aggimportFigureCanvasAggasFigureCanvas56fig=Figure()7canvas=FigureCanvas(fig)8ax=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])910line,=ax...
3.1 线图line import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for plotting t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(t, s) ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)', ...