importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,5,7,11])plt.scatter(x,y)# 计算最佳拟合线的参数m,b=np.polyfit(x,y,1)# 添加虚线样式的最佳拟合线plt.plot(x,m*x+b,linestyle='--',color='blue')plt.title("Change Line Style - how2matplotlib....
我们已经包装了几种常见的plot类型,以便轻松创建基本的可视化。这些可视化是由Plotly驱动的。 Visdom支持下列API。由 Plotly 提供可视化支持。 vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图 vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 vis.histogram: 直方图 vis.boxplot : 箱型图 vis...
10,100)y=2*x+1+np.random.normal(0,2,100)# 最小二乘法拟合直线p=np.polyfit(x,y,1)y_fit=np.polyval(p,x)# 绘制数据和拟合直线plt.scatter(x,y,label='Data')plt.plot(x,y_fit,color='red',label='Best Fit Line')plt.legend()plt.show()...
3. 线图 # 导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成横轴数据x_array=np.linspace(0,2*np.pi,100)# 正弦函数数据sin_y=np.sin(x_array)# 余弦函数数据cos_y=np.cos(x_array)# 设置图片大小fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制正弦和余弦曲线ax.plot(x_array,sin_y,label='si...
importmatplotlib.pyplotasplt# 导入绘图库# 定义X和Y坐标数据x=[0,10]# X坐标从0到10y=[0,10]# Y坐标从0到10plt.plot(x,y)# 绘制直线plt.title('Line from (0, 0) to (10, 10)')# 添加标题plt.xlabel('X-axis')# 添加X轴标签plt.ylabel('Y-axis')# 添加Y轴标签plt.show()# 显示图形...
1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码:
matplotlib的plot函数说明 matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs): 绘制线和/或标记到Axex(轴)。 args是一个可变长度参数,允许使用可选格式字符串的多个x,y对。 例如,以下每个都是合法的: plot(x, y) # 使用默认line风格与颜色绘制x,yplot(x, y, 'bo') # 使用蓝色的圈会话x,yplot(y) # 绘画 ...
1importmatplotlib.pyplot as plt2importnumpy as np34#Generate some data...5data = np.random.random((100, 1))6#y = data.mean(axis=0)7#x = np.random.random(y.size) * 108#x -= x.min()9#x.sort()1011#Plot a line between the means of each dataset12#plt.plot(x, y, 'b-')...
黑色),w(白色)# 抛物线x = np.linspace(-5, 5, 50)y = x**2# 画图：设置颜色plt.plot(x,y,c="r")[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65ba7d990>]第二种方式plt.plot(x,y,color="red")[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65c0a7190>]# ls：line style 设置样式红色实线plt.plot(x,y,c="...
1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码:import matplotlib.pyplot as plt ...