Matplotlib绘制折线图,使用plt.plot()这个函数,函数参数如下: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) Matplotlib绘制条形图,使用plt.bar()这个函数,函数参数如下: Matplotlib.pyplot.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,*,align='center',data=None, **kwargs) ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #设置图的大小为(12,8),分辨率为100 plt.figure(figsize=(12,8),dpi=100) #画图,指定颜色,线宽,类型 x=np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi,1000) c,s=np.cos(x),np.sin(x) plt.plot(x,c,"b-", x,s,"r--",linewidth=3) #设置显示范...
plt.plot(x, np.sin(x),'-g', label='sin(x)') plt.plot(x, np.cos(x),':b', label='cos(x)') plt.axis('equal') plt.legend(); 上图可见,plt.legend()函数绘制的图例线条与图中的折线无论风格和颜色都保持一致。查阅plt.legend文档字...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Simple Sine Wave') plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel('y-axis') # 显示图表 plt.show() 这个例子中,我们首先导...
plt.legend()# 自定义坐标轴范围 plt.xlim(0,1)plt.ylim(0,2)# 添加颜色条 colorbar=plt.colorbar()colorbar.set_label('Color Intensity')# 保存图像(可选) # plt.savefig('complex_scatter_plot.png')# 显示图像 plt.show() 上面代码创建了一个复杂的散点图,其中包含两个不同的数据系列,每个系列都...
plt.plot(x,y)plt.plot(x,y*2)plt.xticks((0,np.pi*0.5,np.pi,np.pi*1.5,np.pi*2))plt.show() 设置label 和 legend 为了区分出每个数据对应的图形名称 代码语言:javascript 复制 plt.plot(x,y,label="sin(x)")plt.plot(x,y*2,label="2sin(x)")# plt.legend(loc=1)plt.legend(loc='bes...
plot参数:kind:图像显示的方法,包括'line''bar''barh''hist''box''kde''density''area''pie'. grid=True 表示显示背景的网格 label='str',参数里写这个,输出图像之前要协一个plt.legend(),显示图例 title='str',显示标题 style='--',显示为虚线 ...
升级 pip: python3 -m pip install -U pip 安装 matplotlib 库: python3 -m pip install -U matplotlib 安装完成后,我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库: import matplotlib 以下实例,我们通过导入 matplotlib 库,然后查看 matplotlib 库的版本号: 实例 import matplotlib print(matplotlib.__version__) ...
面积图(Area Plot):类似于折线图,但可以用于展示多个类别之间的堆积关系,通常用于实践序列数据。 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建示例数据集years = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014]categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']data = np.array([[...
Sometimes, we have to plot the data which depends upon some other data. In such cases, we use color maps. If you want to include a colormap strip in the graph area use the functionplt.colorbar() The syntax for this is given below: ...