我能想到的最好的方法是获取数据,生成一系列小偏移,并fill_between用来制作你喜欢的任何颜色的条带. 我写了一个函数来做到这一点.我不知道你想要绘制什么样的形状,所以这可能适用于你,也可能不适合你.我用抛物线测试了它并得到了不错的结果.您还可以使用颜色列表. def rainbow_plot(x, y, spacing=0.1): fig...
1) 绘制直线line 常用的方法有两种 pyplot方法绘制 Line2D对象绘制 pyplot方法绘制 import matplotlib.pyplot as plt x = range(0,5) y = [2,5,7,8,10] plt.plot(x,y) 1. 2. 3. 4. [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2b153387f08>] 1. Line2D对象绘制 import matplotlib.pyplot as plt from matpl...
用Matplotlib 绘制一个带有 edgecolor 的矩形 Matplotlib 简介 Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python 库。它允许用户在 Python 脚本中创建各种类型的图表,包括散点图、柱形图、线形图、饼图和 3D 图表等,同时提供了高度可定制化的功能和精美的绘图效果
Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围 一、用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11))#x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values]#y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green')#用plot函数绘制折线图...
line, = ax.plot(x,np.sin(x)) def animate(i): line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))#updata the data return line, def init(): line.set_ydata(np.sin(x)) return line, # call the animator. blit=True means only re-draw the parts that have changed. ...
A filled plot, also known as a filled area plot or an area chart, is a type of graph used to represent data visually. In a filled plot, the area between the data line and either the x-axis or another reference line is filled with color or pattern....
plot(x, np.sin(x - i * np.pi / 2), styles[i], color='black') ax.axis('equal') # Specify the lines and labels of the first legend ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right') # Create the second legend and add the artist manually from matplotlib....
plt.plot(x, y1, linestyle='-', label='sin') plt.plot(x, y2, linestyle='--', label='cos') plt.legend() plt.show() ``` 2. 颜色参数(color) 颜色参数用于控制曲线或散点的颜色。Matplotlib支持多种颜色表示方式,包括颜色名称、RGB元组、十六进制值等。以下是一些常用的颜色参数及其对应的表示方...
一、实线（Solid Line）实线是最常见的线条类型之一，它通过连接相邻的数据点来形成连续的线段。在matplotlib中，我们可以使用plot函数来绘制实线，例如：```import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y, linestyle='-', label='Solid Line')```...
Changed in version 1.0.0: Prior to Matplotlib 1.0.0, Axes3D needed to be directly instantiated with from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D; ax = Axes3D(fig). Changed in version 3.2.0: Prior to Matplotlib 3.2.0, it was necessary to explicitly import the mpl_toolkits.mplot3d module to...