通过matplotlib.pyplot.plot函数来绘制折线图,plot函数不仅可以绘制折线,还可以绘制其他类型的图表。 plot函数 函数定义: matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 1. 常用参数: args: 多个X、Y对可选的数据集 scalex: sca
plt.plot(x,y) plt.show() 输出结果如下: 标题与标签的定位 title()方法提供了loc参数来设置标题显示的位置,可以设置为:'left', 'right', 和 'center', 默认值为 'center'。 xlabel()方法提供了loc参数来设置 x 轴显示的位置,可以设置为:'left', 'right', 和 'center', 默认值为 'center'。 ylabe...
尽管plot命令主要用于绘制折线图,但是通过控制其参数,也可以用于绘制散点图以及散点和折线的组合图,示例如下 1. 散点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3,4])>>>y=np.array([1,2,3,4])>>>plt.plot(x,y,'o') 输出结果如下 2. 散...
plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.show() 添加图例 如果你在同一张图上绘制了多条线,可以使用plt.legend()函数添加图例,并通过label参数为每条线指定标签。例如: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], label='线1') plt.plot([1, 3, 2, 4], label='线2...
表示颜色的字符参数有: 表示类型的字符参数有 如画一个红色额的圆点: plt.plot([1,3,5,6],[1,9,25,36],'ro') plt.show() 1. 2. 结果如下: 显示范围 我们可以调整图形的显示范围,这个和MATLAB类似,可以用axis函数指定坐标轴的显示范围:
1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 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、...
plt.plot([1,2,3,4],[2,5,10,17],label='Series B')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 自定义标签样式 在Matplotlib中,我们可以通过传递额外的参数给标签函数来自定义标签的样式。例如,我们可以设置标签的字体大小、颜色和对齐方式。以下是一个自定义标签样式的示例代码: ...
我们可以看到对于ax1这张子图来说,我们做的事情和plt是一样的,就是在调用plot的时候标上了label,然后在show之前调用了legend方法。 最后来介绍一下legend的参数,其实legend有很多参数,我们选择其中比较常用的几个说一说。剩下的大家可以去查看相关的文档,我建议是用到的时候再去查,不过也可能一直没机会用到。
plt.plot(x, y3, label='tan(x)') plt.scatter([5], [5], label='(5,5)') # 设置图例的位置、大小和样式 plt.legend(loc='upper right', fontsize=14, frameon=False) # 显示图形 plt.show() 在上述示例代码中,我们首先生成了一些数据,并绘制了三条曲线和一个点。然后,我们使用label参数为每个...
你可以通过调整自动定位器的参数来减少标签的数量。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 示例数据x = np.arange(0,100,1) y = np.random.rand(100) plt.plot(x, y)# 调整x轴标签的密度plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(5))# 最多显示5个标签plt.show() ...