matplotlib.lines.Line2D类是matplotlib中的曲线类(基类是matplotlib.artist.Artist),它可以有各种各样的颜色、类型、以及标注等等。它的构造函数为: Line2D(xdata, ydata, linewidth=None, linestyle=None, color=None, marker=None, markersize=None, markeredgewidth =None, markeredgecolor=None, markerfacecolor =...
这个方法返回了图表的所有属性 >>> plt.getp(l2) ... drawstyle or ds = default figure = Figure(640x480) linestyle or ls = - linewidth or lw = 1.5 marker = None markeredgecolor or mec = #ff7f0e markeredgewidth or mew = 1.0 markerfacecolor or mfc = #ff7...
drawstyle or ds = default figure = Figure(640x480) linestyle or ls = - linewidth or lw = 1.5 marker = None markeredgecolor or mec = #ff7f0e markeredgewidth or mew = 1.0 markerfacecolor or mfc = #ff7f0e markerfacecoloralt or mfcalt = none zorder = 2 ... 而plt.setp可以更改属性在...
plt.errorbar(x, y + 3, yerr=yerr, label='both limits (default)'); 2 二维图形 Patches matplotlib.patches - Matplotlib 3.5.1 documentation matplotlib.patches.Patch类是二维图形类。它的基类是matplotlib.artist.Artist,它的构造函数: Patch(edgecolor=None, facecolor=None, color=None, linewidth=None, ...
*errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, , data=None, kwargs) x, y: 定义数据位置的浮点数或数组样式的对象。 xerr, yerr:...
mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.') plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]); 二、色彩设置 在matplotlib中,设置颜色有以下几种方式: RGB或RGBA HEX RGB 或 RGBA 灰度色阶 单字符基本颜色 颜色名称 使用colormap设置一组颜色 (一)RGB或RGBA ...
linewidths:标量或array_like,可选,默认值:无 如果无,则默认为(lines.linewidth,)。 verts:(x,y)的序列,可选 如果`marker`为None,这些顶点将用于 构建标记。标记的中心位于 在(0,0)为标准化单位。整体标记重新调整 由``s``完成。 edgecolors :颜色或颜色顺序,可选,默认值:无 ...
(y=1)# draw a default vline at x=1 that spans the yrangel = plt.axvline(x=1)# draw a thick blue vline at x=0 that spans the upper quadrant of# the yrangel = plt.axvline(x=0, ymin=0.75, linewidth=4, color='b')# draw a default hline at y=.5 that spans the middle...
接着,我们使用plt.plot画出(x ,y2)曲线;使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线,除了虚线外,大家还可使用以下线性:'-'、'--'、'-.'、':' 。 接着,我们使用plt.show()显示图像。
plt.style.use("default") # 恢复到默认样式 mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2 mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--' plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 更便捷方式——一次性修改多个样式: ...