# 绘制一条线(正弦曲线),自定义颜色、线条样式、线条宽度和标记 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 ...
1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label) 其中,参数x,y分别表示x轴和y轴的数据;color表示折线图的颜色 代码 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 c 青色 m 品红 y 黄色 k 黑色 w 白色 上面的颜色...
# 绘制一条线(正弦曲线),自定义颜色、线条样式、线条宽度和标记 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 ...
plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted') plt.show()显示结果如下:使用简写:实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, ls = '-.') plt.show()显示结果如下:线
这些线样式都可以通过在绘制线条时指定linestyle参数来使用。例如,plot(x, y, linestyle='--')将会绘制一条虚线。二、自定义线样式 除了预定义的线样式,我们还可以自定义线样式。例如,我们可以使用--o来同时指定虚线和圆圈的线样式。此外,我们还可以使用格式化字符串来指定线样式,例如plot(x, y, linestyle='<-...
可以通过在 Matplotlib plot 中通过设置 matplotlib.pyplot.plot() 方法中 linestyle 参数的适当值来使用...
plot(...,linestyle='solid') 其他的线性则要用Tuple的形式写: plot(...,linestyle=(0, (1, 10)),...) 3.4、Text样式 图像中的一个文本是一个Text对象,它的最基本的属性是位置坐标x,y和文本字符串text。 其他属性罗列如下,只介绍部分常用的:...
plt.title('Complex Line Plot')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 添加图例 plt.legend()# 自定义坐标轴范围 plt.xlim(0,10)plt.ylim(-2,2)# 添加网格线 plt.grid(True,linestyle='--',alpha=0.6)# 保存图像(可选) # plt.savefig('complex_line_plot.png')# 显示图像 ...
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。 类似的,通过linestyle关键字参数可以指定线条的风格: plt.plot(x, x +0, linestyle='solid') ...
mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.') plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) 1. 2. 二、matplotlib的色彩设置(color) 从可视化编码的角度对颜色进行分析,将颜色分为色相、亮度和饱和度三个视觉通道。 色相: 没有明显的顺序性、一般不用来表达数据量的高低,而是用来表达数据列的类别。