x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.tan(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y1,linestyle='dotted',label='dotted')plt.plot(x,y2,linestyle=':',label=':')plt.plot(x,y3,linestyle=(0,(1,1)),label='(0, (1, 1))')plt.title('Different Ways to Spec...
函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) >>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj) 解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array. data 参数接受一个对象数据类型,所有可被...
24、Joy Plot Joy Plot允许不同组的密度曲线重叠,这是一种可视化大量分组数据的彼此关系分布的好方法。它看起来很悦目,并清楚地传达了正确的信息。它可以使用基于 matplotlib 的 joypy 包轻松构建。(需要安装 joypy 库) 25、分布式包点图 (Distributed Do...
plt.plot(x, x +2,'-.k')# 黑色长短点虚线 plt.plot(x, x +3,':r');# 红色点线 上面的单字母颜色码是 RGB 颜色系统以及 CMYK 颜色系统的缩写,被广泛应用在数字化图像的颜色系统中。 还有很多其他的关键字参数可以对折线图的外观进行精细调整;可以通过...
也可以不创建Figure对象而直接调用接下来的plot()进行绘图,这时matplotlib会自动创建一个Figure对象。 figsize参数指定Figure对象的宽度和高 度,单位为英寸。 此外还可以用dpi参数指定Figure对象的分辨率,即每英寸所表示的像素数, 这里使用默认值80。 因此本例中所创建的Figure对象的宽度为8*80 = 640个像素 plt.figure...
plt.plot(x, x + 2, linestyle='dashdot') plt.plot(x, x + 3, linestyle='dotted'); # 还可以用形象的符号代表线条风格 plt.plot(x, x + 4, linestyle='-') # 实线 plt.plot(x, x + 5, linestyle='--') # 虚线 plt.plot(x, x + 6, linestyle='-.') # 长短点虚线 ...
plt.plot(x, x +2, linestyle='dashdot') plt.plot(x, x +3, linestyle='dotted'); # 还可以用形象的符号代表线条风格 plt.plot(x, x +4, linestyle='-')# 实线 plt.plot(x, x +5, linestyle='--')# 虚线 plt.plot(x, x +6, linestyle='-.')# 长短点虚线 ...
"" ln1, = plt.plot(x_data, y_data, # x, y 坐标 color='red', # 线条颜色 linewidth = 2, # 线条粗细 linestyle='dotted', # 线条类型。'solid', 'dashed', 'dashdot' label='年级1' # 对应图例的名称。 ) ln2, = plt.plot(x_data2, y_data2, 'b-.', # 另外一种设置线形的...
# 第一种方式plt.figure(figsize=(6, 4))x = np.linspace(0, 2*np.pi)plt.plot(x, np.sin(x), label="sin")plt.plot(x, np.cos(x), label="cos")# 图例plt.legend()<matplotlib.legend.Legend at 0x2b222b11450> # 第二种方式plt.figure(figsize=(6, 4))x = np.linspace(0, 2*np....
plot(x, x + 2, linestyle='dashdot') plt.plot(x, x + 3, linestyle='dotted'); # 还可以用形象的符号代表线条风格 plt.plot(x, x + 4, linestyle='-') # 实线 plt.plot(x, x + 5, linestyle='--') # 虚线 plt.plot(x, x + 6, linestyle='-.') # 长短点虚线 plt.plot(x, x...