1. 折线图(Line Plot) 用于显示连续数据的趋势和变化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例") plt.xlabel("X轴") plt...
plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
这两种方法的实现效果是完全一样的,并且在plt.plot()中的**kwargs中支持的关键字都有其对应的setter方法。 代码一: fig = plt.figure() fig.suptitle('Figure: sample for Line2D') plt.plot([1,4,2,3], linewidth=5) plt.show() 代码二: line, = plt.plot([1,4,2,3], linewidth=5) #返回...
kwargs是 Line2D 属性: #coding=utf8'''引用matplotlib.pylot包的两种方法:import matplotlib.pyplot as plt:使用plt对象,如plt.plot()。from pylab import * :使用对象,直接是plot()。引用numpy包。pylab与matplotlib的区别:对Pyplot的解说:“方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API,...
plt.figure(figsize=(5, 3)) x = np.random.randint(0, 10, size=15) plt.plot(x, marker="*", c="r") plt.plot(x.cumsum(), marker="o", c="b") [<matplotlib.lines.Line2D at 0x271270c2690>] 4. Pandas获取Excel数据 df = pd.read_excel("04_line.xlsx", sheet_name="line") ...
ret = ax.plot(*args, **kwargs) … finally: ax.hold(washold) 2.3) 配置属性 matplotlib所绘制图表的每个组成部分都和一个对象对应,可以通过调用这些对象的属性设 置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()来设置它们的属性值。 Plot()返回一个 元素类型为Line2D的列表,下面的例子设置Line2D对象的...
plot函数:折线统计图 例2:有两条线、图例、标题、标签的图 >>> x = [1,2,3,4,5] >>> y1 = [9,8,7,6,5] >>> y2 = [13,10,7,1,3] >>> plt.plot(x,y1,label = 'line 1') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00393B30>] ...
x = np.arange(0,2*np.pi,0.01)# 表示从0~2*np.pi之间每隔0.01取一个点line, = ax.plot(x, np.sin(x))# 注意,这里line后面要加上逗号,表示一个具有一个元素的元组# print(type(line))# print(type((line,)))# <class 'matplotlib.lines.Line2D'># <class 'tuple'>defanimate(i):# 这里...
plot(x, y)#用默认线型、颜色绘制折线图plot(x, y,'bo')#用蓝色的圆点标识绘制点图plot(y)#绘制折线图,x坐标用[0,1,...,N-1]表示plot(y,'r+')#点图,x坐标同上,点样式为红色、+号 我们可以用Line2D的相关属性作为参数,在绘制时控制更多效果。Line属性和fmt可以混用,以下代码给出了相同样式的两种...
matplotlib报错Line2D‘ object has no property ‘linestyle‘或‘linewidth‘,pyplot.plot官方文档我用的是m