plot是Matplotlib 中最常用的绘图函数之一,用于在二维坐标系上绘制线性图和曲线图。 Step1:点线图的Python示例代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据集 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 # 设置画布大小 plt.
>>>plt.plot(x,y,marker='o',ls='--',lw=2,c='black',ms=6) 2. 混合设置 plot命令支持参数的混合设置,可以将marker, linestyle, color 3个参数混合到一起,示例如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>plt.plot(x,y,'ko--',lw=2,ms=6) 注意,参数的混合是一种语法糖,...
1 plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点实线 若属性用的是全名则不能用*fmt*参数来组合赋值,应该用关键字参数对单个属性赋值如: plot(x,y2,color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6) plot(x,y3,color='#900302',marker='+',linestyle='-') 常见的颜色参数:**Col...
语法:plt.annotate(string,xy=(np.pi/2,1.0),xytext=((np.pi/2)+0.15,1.5),weight=‘blod’,color=‘b’,arrowprops=dict(arrowstyle=’-.>’,connectionstyle=‘arc3’,color=‘b’) 参数:string:图形内容的文本注释 xy:被注释内容的位置坐标 xytext:注释文本的位置坐标 weight:注释文本的字体粗细风格 ...
python matplotlib plot参数 matplotlib中plot 一、Matplotlib入门 1.Matplotlib简单介绍 Matplotlib库的使用 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发。 Matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库。 import matplotlib.pyplot as plt 1.
本文将介绍一些常用的Matplotlib plot参数。 1. 线型参数(linestyle) 线型参数用于控制线条的样式。Matplotlib提供了多种线型选项,包括实线(solid)、虚线(dashed)、点划线(dashdot)和点线(dotted)等。以下是一些常用的线型参数及其对应的符号: - 实线:'-'或'solid' - 虚线:'--'或'dashed' - 点划线:'-.'或'...
plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label) 其中,参数x,y分别表示x轴和y轴的数据;color表示折线图的颜色 上面的颜色参数值是颜色缩写代码,color参数值除了用颜色缩写代码表示,还可以用标准颜色名称、十六进制颜色值、RGB元组等方式表示,比如黑色用...
在使用Matplotlib绘图时,最常用的函数之一就是plot函数。plot函数可以绘制线图、散点图等各种类型的图形。在调用plot函数时,可以通过参数来控制图形的样式。 plot函数的基本调用方式如下: importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5] y=[1,4,9,16,25] plt.plot(x, y) plt.show() 上述代码将生成一个简单...
matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 绘制线条或标记的轴。参数是一个可变长度参数,允许多个X、Y对可选的格式字符串。 例如,下面的每一个都是合法的: plot(x, y) #plot x, y使用默认的线条样式和颜色 plot(x, y, 'bo') #plot x,y用蓝色圆圈标记 ...