ax.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, show
x=np.linspace(1,100,100)y=x**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='y = x^2')ax.set_yscale('log')ax.set_title('Quadratic Function on Semi-log Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y (log scale)')ax.legend()ax.grid(True)plt.sho...
一, 先上通用模板, 这里用对象的方法画图,( 实际上matplotlib提供了另一种画图的方式,类似函数式封装) #引入库importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#准备数据x=np.array([1,2,3,4])y=x**2#创建画板fig,ax=plt.subplots()#画线ax.plot(x,y,label='linear')#显示plt.show() 二,matplotlib库的整...
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs) 其中可选参数[fmt]是一个字符串,用于定义图的基本属性:颜色(color)、点型(marker)、线型(linestyle) 具体形式为:fmt = [color][marker][linestyle],注意这里的三个属性只能是每个属性的单个字母缩写,若属性用的是全名则不能用[fmt]参数来...
(12,9))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制表面surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='plasma')# 添加颜色条fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=5)ax.set_title('Custom Function Surface - how2matplotlib.com')plt.show()print("Custom function surface plotted. Visit how2matplotlib.com ...
基础用法 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt;使用import导入模块numpy,并简写成np 使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是100,仿真一维数据(x,y)表示曲线1 使用plt.figure定义一个图像窗口,使用plt.plot
matplotlib.pyplot模块:位于matplotlib的顶层,它是一个state-machine environment。该模块中的很多函数是用于给当前Figure的当前Axes添加plot element,比如line、text、image等。它非常类似于Matlab的用法。 下一层是面向对象的接口:在这一层pyplot只是用部分函数来创建Figure,然后通过该Figure显式的创建Axes,然后通过面向对象...
l1, = plt.plot(x, y1, label='linear line') l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line') 1. 2. 3. plt.legend自动添加图例,参数loc='upper right'表示图例将添加在图中的右上角
plt.plot([1, 2, 3, 4]) # 当参数中只有一个array那么,plot函数会认为这是y值得array,而默认为x的值是0-len(array) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) ...
%matplotlib widgetfig, ax = plt.subplots()ax.plot(x, y1, color="blue", label="y(x)")ax.plot(x, y2, color="red", label="y'(x)")ax.plot(x, y3, color="green", label="y''(x)")ax.set_xlabel("x")ax.set_ylabel("y")ax.legend(loc='lower right') ...