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...
1、标记(marker) matplotlib入门级marker matplotlib一般marker位于matplotlib.lines import Line2D中,共计37种,可以输出来康康有哪些: from matplotlib.lines import Line2D print([m for m, func in Line2D.markers.items() if func != 'nothing' and m not in Line2D.filled_markers] + list(Line2D.fille...
线样式: - Linestyle - Line2D 标记样式: - Markers - Marker filling 刻度: - Tick Locators - Tick Formatters 图例:Legend Guide 正文 开始画图 import matplotlib.pyplot as plt # 之后的代码默认引入此包 Figure 画板 创建一个简单的画板并展示 fig, ax = plt.subplots() plt.show() # 之后的代码默认...
把pl.plot(x, y)改成pl.plot(x, y, 'o')即可,下图的蓝色版本 2.2 美化 Making things look pretty 2.2.1 线条颜色Changing the linecolor 红色:把pl.plot(x, y, 'o')改成pl.plot(x, y, ’or’) 2.2.2 线条样式 Changing the line style 虚线:plot(x,y, '--') 2.2.3 marker样式 Changing...
star八、line和marker设置 star九、子图与figure之间位置 star一、Matplotlib使用Tips Matplotlib获取帮助途径 当使用Matplotlib遇到问题时,可通过以下6条路径获取: ❝「Matplotlib官网」:https://matplotlib.org/「github」:https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues「discourse」:https://discourse.matplotlib.org「...
# 简写 :只写一个轴坐标,默认y轴(x轴自增) plt.plot([2, 5, 1, 8, 4]) 1. 2. [<matplotlib.lines.Line2D at 0x5407358>] 1. 线条和标记节点样式 标记字符:标记线条中的点 线条颜色:color='g' 线条风格:linestyle='--' 线条粗细:linewidth=5.0 标记风格:marker='o' 标记颜色:markerfacecolor=...
plot(x1,y1,‘格式1’,x2,y2,‘格式2’ …… xn,yn,“格式n”) ② 参数说明 3)演示说明 ① 绘制一个点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.plot(50,marker="D") 结果如下: ② 绘制多个点 当只传入一组数据的时候,那么每个元素的下标相当于X轴横坐标,这一组数据中的...
color (颜色)、 marker (标记点)、 line (线条)都是可选的,例如如果指定line而不指定marker ax.plot(X, Y1, c=(0.25, 0.25, 1.00), lw=2, label="Blue signal", zorder=10) ax.plot(X, Y2, c=(1.00, 0.25, 0.25), lw=2, label="Red signal") ...
plt.plot(ypoints,'o:r') plt.show() Result: Try it Yourself » The marker value can be anything from the Marker Reference above. The line value can be one of the following: Line Reference Line SyntaxDescription '-'Solid lineTry it » ...
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)offsets = np.linspace(0, 2 * np.pi, 4, endpoint=False)yy = np.transpose([np.sin(x + phi) for phi in offsets])fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))ax.set_prop_cycle(line_prop_cycler) # Set propcycle before plottingax.plot(x, yy...