importmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y1=[1,4,9,16,25]y2=[1,8,27,64,125]y3=[1,16,81,256,625]# 绘制多条线plt.plot(x,y1,label='y = x^2')plt.plot(x,y2,label='y = x^3')plt.plot(x,y3,label='y = x^4')plt.title('Default Colors in Matplotlib - h...
reviews['province'].value_counts().head(10).plot.bar(color=colors) # 使用颜色 # 上述颜色编码对应的颜色如下图所示,也是 matplotlib 2.0+ 版本默认的颜色 1. 2. 3. 4. 5. 官方指南见如下两个链接: https://matplotlib.org/3.1.1/users/dflt_style_changes.html https://matplotlib.org/users/dflt_...
reviews['province'].value_counts().head(10).plot.bar(color=colors)# 使用颜色# 上述颜色编码对应的颜色如下图所示,也是 matplotlib 2.0+ 版本默认的颜色 官方指南见如下两个链接: https://matplotlib.org/3.1.1/users/dflt_style_changes.html https://matplotlib.org/users/dflt_style_changes.html#colors-...
plt.style.use('default') # 颜色用[0,1]之间的浮点数表示,四个分量按顺序分别为(red, green, blue, alpha),其中alpha透明度可省略plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color=(0.1,0.2,0.5)) plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color=(0.1,0.2,0.5,0.5)); (二)HEX RGB 或 RGBA # 用十六进制颜色码表示...
matplotlib提供了许多内置的样式,只需在python脚本的最开始输入想使用style的名称即可调用plt.style.use('default')。 AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('default') plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) plt.show()
plt.style.use('default')# 颜色用[0,1]之间的浮点数表示,四个分量按顺序分别为(red, green, blue, alpha),其中alpha透明度可省略plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color=(0.1,0.2,0.5))plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color=(0.1,0.2,0.5,0.5)); ...
th=np.linspace(0,2*np.pi,128)defdemo(sty):mpl.style.use(sty)fig,ax=plt.subplots(figsize=(3,3))ax.set_title('style: {!r}'.format(sty),color='C0')ax.plot(th,np.cos(th),'C1',label='C1')ax.plot(th,np.sin(th),'C2',label='C2')ax.legend()demo('default')demo('seaborn'...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建散点图,使用默认色彩映射plt.scatter(x,y,c=y,cmap='viridis')plt.colorbar(label='how2matplotlib.com')plt.title('Default Colormap Example')plt.show() ...
edgecolors,边缘颜色,{'face', 'none', None} or color or sequence of color plotnonfinite,是否使用非有限 c(即 inf、-inf 或 nan)绘制点。 返回值:路径集合(PathCollection) import matplotlib.cm as cm # 构造数据 np.random.seed(3) x = 4 + np.random.normal(0, 2, 24) ...
plt.style.use('default')# 颜色用[0,1]之间的浮点数表示,四个分量按顺序分别为(red,green,blue,alpha),其中alpha透明度可省略 plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color=(0.1,0.2,0.5))plt.plot([4,5,6],[1,2,3],color=(0.1,0.2,0.5,0.5))plt.show() ...