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(x, y)#用默认线型、颜色绘制折线图plot(x, y,'bo')#用蓝色的圆点标识绘制点图plot(y)#绘制折线图,x坐标用[0,1,...,N-1]表示plot(y,'r+')#点图,x坐标同上,点样式为红色、+号 我们可以用Line2D的相关属性作为参数,在绘制时控制更多效果。Line属性和fmt可以混用,以下代码给出了相同样式的两种...
其中,marker 参数有许多可选值,如’o’、’^’、’s’等,而 marker size 则可以通过 markersize 参数来控制。 下面我们将详细介绍如何在matplotlib中设置 plot 数据点的 marker size。 1. 设置标记大小 首先,让我们看一个简单的示例,来展示如何设置 plot 数据点的 marker size。 importmatplotlib.pyplotasplt x...
2. ‘--’ dashed line style 3. '-.' dash-dot line style 4. ':' dotted line style 三、数据点形状 1. '.' point marker 2. 'o' circle marker 3. 'v' triangle_down marker 4. '^' triangle_down marker 5. '>...
x, y1, y2, y3 = df["月份"],df["语文"],df["数学"], df["英语"] plt.figure(figsize=(5, 3)) # ls:line style 线样式 # marker:标记 # mfc:marker face color 背景颜色 # ms:marker size 标记点的大小 # alpha:透明度 plt.plot(x, y1, label="语文", c="g", ls="--", marker...
plt.plot(x,y,marker = 'o') # 显示图形 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 用星号标记每个点: AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10)
在Matplotlib中,我们可以使用plot()函数来绘制线图,并通过其参数来添加标记点。最简单的方法是在plot()函数中使用marker参数。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,10)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot(x,y,marker='o',label='how2matplotlib.com')plt.title('...
>>>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 ...
``'|'`` vline marker ``'_'`` hline marker === === 语法如以下例: plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w') plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10) 6.alpha线条透明度 alpha的值在[0,1]之间 import matplotlib.pyplot...
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...