Step3:plot函数常见的参数 x(必选):用于指定图形的x坐标轴数据 y(必选):用于指定图形的y坐标轴数据 fmt:用于设置数据点的颜色、线型和标记样式等参数,可以使用字符来进行设置,例如:"ro-"表示使用红色圆圈线条绘制图形。 color:用于设置数据点的颜色 linestyle:用于设置数据点之间的连线的样式 marker:用于标记数据点...
plot命令支持参数的混合设置,可以将marker, linestyle, color 3个参数混合到一起,示例如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>plt.plot(x,y,'ko--',lw=2,ms=6) 注意,参数的混合是一种语法糖,在前面是没有具体的参数名称的,k是颜色black的简写,o对应marker参数,--对应linestyle参数, ...
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:...
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 上面的颜色参数值是颜色缩写代码,color参数值除了用颜色缩写代码表示,还可以用标准颜色名称、十六进制颜色值、RGB元...
plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12) 虽然之前说了fmt和Line属性可以混用,但当二者发生重复时,绘制结果以Line属性为标准。 1.2、绘制带标签的数据 如果数据本身带有标签,比如data={'x':x,'y':y},其中x,y为两组大小相同的数组,其标签分别为'x','...
我们可以使用markerfacecolor和markeredgecolor参数分别设置标记的填充颜色和边缘颜色。 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x,y,color='blue',marker='o',markerfacecolor='red',markeredgecolor='green',markersize=10)plt.title('Marker Color Example - how2matplotlib.com...
可以使用关键字参数marker用指定的标记强调每个点。 用圆圈标记每个点: AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10) y = np.cos(x) # 绘制折线图并设置标记样式 plt.plot(x,y,marker = 'o') ...
设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细,其值为浮点数。 如例:plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3) 5.折点样式 (1)marker -- 折点形状 (2)markeredgecolor 或 mec -- 折点外边颜色 (3)markeredgewidth 或 mew -- 折点线宽 ...
1 plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点实线 若属性用的是全名则不能用*fmt*参数来组合赋值,应该用关键字参数对单个属性赋值如: plot(x,y2,color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6) plot(x,y3,color='#900302',marker='+',linestyle='-') 常见的颜色参数:**Co...
plt.plot(x, y+3, color=(0.1, 0.3, 0.5)) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 点的样式: 用marker表示,共有23种样式可以选择,见https://matplotlib.org/api/markers_api.html?highlight=marker#module-matplotlib.markers ...