在Matplotlib中,我们可以通过设置color参数来改变线条的颜色。color参数接受一个颜色字符串,例如'red'、'green'、'blue'等。 示例代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)plt.plot(x,np.sin(x),color='red')# 使用颜色名称pl
importmatplotlib.pyplotasplt# 使用预定义的颜色名称设置线条颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],color='red')# 使用RGB元组设置线条颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],color=(0.2,0.4,0.6))# 使用十六进制颜色代码设置线条颜色plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],color='#FFA500') Pyt...
# 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="r",ls="-") [<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d65c7a7850>] # 红色虚线 plt.plot(x,y,c="r",ls="--") [<matplotlib.lines.Line2D at 0x...
接下来,使用plot函数绘制线条。在plot函数中,可以通过color参数(或简写为c)来设置线条的颜色。 python plt.plot(x, y, color='red') # 使用'red'作为线条颜色 4. 在plot函数中设置线条颜色参数 除了直接使用颜色的英文单词(如'red'、'blue'等)外,还可以使用十六进制颜色代码(如'#FF0000'表示红色)、RGB元...
>>>plt.plot(x,y,marker='o',linestyle='--',linewidth=2) 输出结果如下 通过调整参数,可以实现不同的可视化效果。plot命令的参数设置围绕点和线两个基本元素进行。对于点而言,拥有以下基本属性 1. 填充色, markerfillcolor, 简写为mec 2. 边框颜色,markeredgecolor, 简写为mfc ...
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='sin(x)') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') ...
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='sin(x)') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') ...
fmt = '[marker][line][color]' 例如o:r,o 表示实心圆标记,: 表示虚线,r 表示颜色为红色。实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, 'o:r') plt.show()显示结果如下:...
plot([.1,.7],[.1,.1],color='#45627C',lw=2) line.axis('off') 3. 文本text()的灵活应用 有时候标题和部分刻度lebel也是使用文本进行绘制,其定制化更高。本期就是使用文本对x轴刻度label进行绘制,颜色设置则使用之前的颜色字典。如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #添加x...
plot(x, y, color='green', linestyle='dashed', marker='o',markerfacecolor='blue', markersize=12) kwargs是 Line2D 属性: #coding=utf8'''引用matplotlib.pylot包的两种方法:import matplotlib.pyplot as plt:使用plt对象,如plt.plot()。from pylab import * :使用对象,直接是plot()。引用numpy包。pyl...