plt.plot(x, np.sin(x -1), color='g')# 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk) plt.plot(x, np.sin(x -2), color='0.75')# 介于0-1之间的灰阶值 plt.plot(x, np.sin(x -3), color='#FFDD44')# 16进制的RRGGBB值 plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,...
plot_color_gradients('Sequential (2)',['binary', 'gist_yarg', 'gist_gray', 'gray', 'bone','pink', 'spring', 'summer', 'autumn', 'winter', 'cool','Wistia', 'hot', 'afmhot', 'gist_heat', 'copper']) 2. 分色类 Diverging 两种不同颜色的亮度和饱和度逐渐变化,并在具有不饱和颜色...
1.1 plot方法的具体参数 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label) 其中,参数x,y分别表示x轴和y轴的数据;color表示折线图的颜色 代码 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 c 青色 m 品红 y 黄色 k 黑色 w 白色 上面的颜色参数值是颜色缩写代码...
plt.plot(x, np.sin(x -0), color='blue') # 通过颜色名称指定plt.plot(x, np.sin(x -1), color='g') # 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk)plt.plot(x, np.sin(x -2), color='0.75') # 介于0-1之间的灰阶值plt.plot(x, np.sin(x -3), color='#FFDD44') #16进制的RRGGBB值plt.plot(...
df.plot()# 获取最大值df_max=df.max().max()# 获取最小值df_min=df.min().min()# 获取Axes对象axes=plt.gca()# 画网格axes.grid(True,ls='-.',color='gray')handler=axes.lines# 画图例axes.legend(loc='lower center',ncols=3,fontsize=10,handles=handler,labels=columns)# 画文本between_...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。
# matplotlib有八个基本颜色,可以用单字符串来表示,分别是'b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w',对应的是blue, green, red, cyan, magenta, yellow, black, and white的英文缩写plt.plot([1,2,3],[4,5,6],color='m'); ...
在Python中使用颜色映射colormap,也是能得到黑白三维曲面图的。黑白图的关键在ax.plot_surface()的参数cmap,使用颜色映射plt.cm.gray就能得到黑白的三维曲面图了。 1. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ...
plt.plot(x, y) # 显示网格线并自定义其外观 plt.grid(True, color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5, axis='both') # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Custom Grid Lines') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis')
plt.plot(x, np.sin(x - 5), color='chartreuse'); # 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。 类似的,通过linestyle关键字参数可以指定线条的风格: plt.plot(x, x + 0, linestyle='solid') ...