6))foriinrange(4):plt.plot(x,np.sin(x+i),linestyle=linestyles[i],label=f'Line{i+1}- how2matplotlib.com')plt.title('Multiple Lines with Different Styles')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()plt.show()
figsize:是一个元组(width,height),表示画布的大小 dpi:Dots per inch,分辨率 facecolor:画布的背景色 edgecolor:画布边框的颜色 linewith:画布边框的线宽 frameon:是否显示画布的边框 添加子图,并设置子图在画布中的位置: #手动创建一个figure对象figure =plt.figure()#获取每个位置的axes对象axes1 = figure.add_su...
2,'b^:')# blue line with dotsplt.plot(x, x** 3,'go-.')# green dashed lineplt.show() 点线的设置 三种设置方式 对实例使用一系列的setter方法 x = np.arange(0,10) y = np.random.randint(10,30,size =10) line,= plt.plot(x, y) line2 = plt.plot(x,y*2,x,y*3) line.set_...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个新的Figure对象fig=plt.figure(figsize=(6,4))# 设置DPI为150fig.set_dpi(150)# 添加一些数据plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='how2matplotlib.com')plt.title('Simple Plot with Custom DPI')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()...
参考:matplotlib dashed line spacing Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,包括绘制各种类型的线条。在数据可视化中,虚线是一种常用的线型,可以用来区分不同的数据系列或强调特定的信息。本文将详细介绍如何在Matplotlib中绘制虚线,以及如何控制虚线的间距,以满足各种可视化需求。
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20) 每个回归线都在自己的列中 或者,您可以在其自己的列中显示每个组的最佳拟合线。你可以通过在里面设置参数来实现这一点。 # Import Data df =...
(midwest_encircle_data.area,midwest_encircle_data.poptotal,ec="firebrick",fc="none",linewidth=1.5)# Step 4: Decorationsplt.gca().set(xlim=(0.0,0.1),ylim=(0,90000),xlabel='Area',ylabel='Population')plt.xticks(fontsize=12);plt.yticks(fontsize=12)plt.title("Bubble Plot with Encircling"...
label="cosine")# Plot sine with a green continuous line of width 1 (pixels)plt.plot(X,S,color="green",linewidth=1.0,linestyle="--",marker='s',markevery=marker_on,label="sine")#Adding a legendplt.legend(loc=5)# Save figure using 100dots per inchplt.savefig("try.jpg",...
return line, """ fig:figure对象 animate:动画函数,不断更新图像的函数,生成新的xdata和ydata frames:动画的帧数 init_func=init:动画初始化函数为init,自定义开始帧。 interval=20:动画每一帧时间间隔为20ms,interval的单位以ms计算。 blit=True:选择更新所有点,还是仅更新产生变化的点。应选择True,但mac用户...
多参数连用 颜色、点型、线型 x = np.linspace(0, 5, 10) plt.plot(x,3*x,'r-.') plt.plot(x, x**2, 'b^:') # blue line with dots plt.plot(x, x**3, 'go-.') # green dashed line plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....