plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
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...
line, = ax.plot(t, s, lw=2) ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.set_ylim(-2, 2); 2.参考系 如果没有特殊说明,xy 和 xytext 的坐标都在 data坐标系中,如上例所示。 但你也可以使用参数 xycoords 和 textcoor...
base_plot = (ggplot(new_df, aes('weekday', 'monthweek', fill = 'pm2_5'))+ geom_tile(colour = 'white', size = 0.1)+ scale_fill_cmap(name = 'Value')+ geom_text(aes(label = 'day'), size = 8)+ facet_wrap('~month', nrow = 3)+ scale_y_reverse()+ xlab('Day')+ylab(...
Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以直接在官网文档中进行查询。 环境 Python 3.7.3 Matplotlib 3.1.3 常用链接 颜色Colors:...
ax.plot(X, Y+i, linestyle=linestyle, linewidth=1.5, color='black') yticklabels.append(name) ax.set(xticks=[], ylim=(-0.5, len(linestyles)-0.5), yticks=np.arange(len(linestyles)), yticklabels=yticklabels)#For each line style, add a text annotation with a small offset from#the ...
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。
ax.boxplot(y_data # patch_artist must be True to control box fill , patch_artist = True # Properties of median line , medianprops = {'color': median_color} # Properties of box , boxprops = {'color': base_color, 'facecolor': base_color} ...
python matplot图上标文字 matplotlib设置图例字体 一、Figure和Axes上的文本 1、text 一些重要的参数: AI检测代码解析 # fontdict学习的案例 # ---设置字体样式,分别是字体,颜色,宽度,大小 font1 = {'family': 'SimSun',#华文楷体 'alpha':0.7,#透明度 'color'...
# lets add axes using add_axes() method# create a sample datay =x1 =x2 =# create the figurefig = plt.figure()# add the axesax = fig.add_axes()l1 = ax.plot(x1,y,'ys-')l2 = ax.plot(x2,y,'go--')# add additional parametersax.legend(labels = ('line 1', 'line 2'),...