1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创...
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...
1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建...
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. '>...
尽管plot命令主要用于绘制折线图,但是通过控制其参数,也可以用于绘制散点图以及散点和折线的组合图,示例如下 1. 散点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3,4])>>>y=np.array([1,2,3,4])>>>plt.plot(x,y,'o') ...
matplotlib的plot函数说明matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs):绘制线和/或标记到Axex(轴)。args是一个可变长度参数,允许使用可选格式字符串的多个x,y对。例如,以下每个都是合法的:plot(x, y) # 使用默认line...
ax.plot(x_array, sin_y, label='sin', color='blue',linewidth=2) 在轴对象 ax 上绘制正弦曲线 x_array 为 x 轴数据,sin_y 为 y 轴数据。 参数label='sin' 设置了曲线的标签为 'sin'。 参数color='blue' 设置曲线的颜色为蓝色。 参数linewidth=2 设置曲线的线宽为 2。线宽的单位是点 (point, ...
plt.plot(x,y,'ro--',linewidth=2, markersize=6)#红色、圆点、虚线plt.show() 效果: 如果你觉得这样定义格式不够精确,那么可以使用Line2D属性作为关键字参数来更好地控制外观, 属性和fmt可以混合使用,当Line2D与fmt参数冲突时,关键字参数优先。
plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 显示图表 plt.show() 在上面的代码中,我们首先导入了matplotlib.pyplot和numpy库。然后,我们创建了一组x和y数据,其中x是0到10之间的等间距数字,y是每个x对应的正弦值。接下来,我们使用plt.plot()函数绘制了连线图,并通过plt...
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:...