2.2 使用 LineStyle 类 对于更复杂的自定义线型,我们可以使用matplotlib.lines.LineStyle类。这个类提供了更多的控制选项,包括线段的颜色和透明度。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.linesimportLineStylex=np.linspace(0,10,100)y=np.cos(x)custom_style1=LineStyle('--',dash_seq=[5,2,1...
caplines: 一个 Line2D 实例的元组,表示误差棒帽。 barlinecols: 一个包含水平和垂直误差范围的 LineCollection 元组。 其他参数通过 **kwargs 接收,并传递给绘制标记的 plot 调用。例如,可以通过这种方式定制标记的属性,如大小、颜色等。 连续误差线 from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor ...
x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y1,linestyle=(0,(5,5)),label='Sine - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y2,linestyle=(0,(1,1)),label='Cosine - how2matplotlib.com')plt.title('Custom Dashed Lines')plt.xlabel('X-axis')...
plt.plot(xfit, yfit,'-', color='gray') plt.fill_between(xfit, yfit - dyfit, yfit + dyfit, color='gray', alpha=0.2) plt.xlim(0,10); 注意上面我们调用fill_between函数:我们传递了的参数包括 x 值,y 值的低限,然后是 y 值的高...
还可以使用get_xticklines调整刻度线，或者使用get_xticks调整刻度的位置。已经获得了对象，下面就可以进行调整了 3、get / setp 调用plt.getp函数，可以查看它当前具有的参数。例如，假设我们想要样式化下面图的l2:x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes....
ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right', frameon=False) # 手动创建第二个图例,并将作者添加到图表中 from matplotlib.legend import Legend leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line D'], loc='lower right', frameon=False) ...
在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。虽然 Matplotlib 没有內建的函数能直接完成这个任务,但是你可以通过简单将plt.plot和plt.fill_between函数结合起来达到目标。 这里我们会采用简单的高斯过程回归方法,Scikit-Learn 提供了 API。这个方法非常适合在非参数化的函数中获得连续误差。我们在这里不会详细介绍高斯过程回...
lines是一个线条实例的列表 plt.legend(lines:2, 'first', 'second'); 作者更加倾向于使用第一种方式,因为更加清晰。通过将标签应用在图表元素上,然后绘制到图例中: plt.plot(x, y:, 0, label='first')plt.plot(x, y:, 1, label='second')plt.plot(x, y:, 2:)plt.legend(framealpha=1, frameon...
如果需要获得plt.fill_between(以及类似的plt.fill函数)更多参数的信息,请查阅函数的帮助文档或 Matplotlib 在线文档。 4 密度和轮廓图 有些情况下,我们需要在二维图表中使用轮廓或颜色区域来展示三维的数据(可以设想等高线地图或温度分布图)。Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务:plt.contour绘制轮廓图,plt...
plt.legend(lines[:2], ['first', 'second']); 1. 2. 3. 4. 5. 作者更加倾向于使用第一种方式,因为更加清晰。通过将标签应用在图表元素上,然后绘制到图例中: plt.plot(x, y[:, 0], label='first') plt.plot(x, y[:, 1], label='second') ...