frommatplotlib.patchesimportRectangleimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsasmcolorsdefplot_colortable(colors,sort_colors=True,emptycols=0):cell_width=212cell_height=22swatch_width=48margin=12# Sort colors by hue, saturation, value and name.ifsort_colorsisTrue:by_hsv=sorted((tuple(mcolors...
x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.plot(x,y1,color='blue',alpha=0.5)# 修改线条透明度为0.5plt.plot(x,y2,color='red',alpha=0.8)# 修改线条透明度为0.8plt.show() Python Copy Output: 在这个示例中,第一条线的透明度为0.5,第二条线的透明度为0.8。 Colormap的互换 有时...
三、画图 为了让这十种符号和颜色表现出来,这里就随便搞了点数据画一下。 基础的语法就是plt.plot(x, y),其他的参数有很多,这里把常用的列出来。很多参数有简写。 plt.figure(dpi=300)foriinrange(0,10):y.append(x**2+1*i)plt.plot(x,y[i],c=color_list[i],marker=marker_list[i]) 默认格式 ...
plt.plot(x, pdf(x, mu, sigma), color = str(.15*(i+1))) plt.plot(x, pdf(x, 0., 1.), color = 'k') plt.plot(x, pdf(x, 0.2, 1.), color = '#00ff00') plt.plot(x, pdf(x, 0.4, 1.), color = (0.9,0.9,0.0)) plt.plot(x, pdf(x, 0.4, 1.), color = (0.9,...
color="blue", fontsize=8, ha="right", family="monospace") fig, (ax0, ax1)= plt.subplots(2, 1, gridspec_kw={'height_ratios': [1, 3]}, figsize=(10, 8)) plot_linestyles(ax0, linestyle_str[::-1]) plot_linestyles(ax1, linestyle_tuple[::-1]) ...
formatting like color, markerandlinestyle. It's a shortcut string notation described in the *Notes* section below. >>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers ...
通过设置plt.plot()函数的参数color(或等效的简写为c),可以设置曲线的颜色,如下所示: 使用自定义颜色绘制散点图 可以以同样的方式像控制曲线图一样控制散点图的颜色。有两种可用的形式: 1.为所有点使用相同的颜色 :所有点都将以相同的颜色显示。 2.为每个点定义不同的颜色:为每个点提供不同的颜色。
cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(["red","violet","blue"], name='from_list', N=None)m = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap) 这样我就能把颜色映射到值上。 colors = itertools.cycle([m.to_rgba(1.22), ..]) 然后我把它画成: ...
def update_plot(): ax.clear() # 清空子图 for i, data in enumerate(data_list): ax.plot(data, color=color_list[i]) # 绘制数据曲线 plt.draw() # 绘制图形 循环追加数据并调用更新函数进行实时更新: 代码语言:txt 复制 while True: # 生成随机数据 new_data = np.random.rand(100) data_list...
创建色图得本质是上面的逆操作,我们向 ListedColormap 提供颜色规范的列表或数组以创建新的色图。 在这里我们会定义一个辅助函数:plot_examples,该函数将多个色图之一作为输入,创建一些随机数据,并将色图应用于该数据集的图像图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import Li...