matplotlib中有两种plot绘制折线的方式,分别是 matplotlib.axes.Axes.plot(……) matplotlib.pyplot.plot(……) 这两者的作用都是绘制折线,参数也相同,区别在于绘制的位置,Axes.plot用于在子画布上绘图,而pyplot.plot则是在总画布上绘图 比如我们有 fig, axs = plt.subplots(2, 2)#将一个画布分为2*2的子画布...
x=np.linspace(0,10,10)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot(x,y1,'o-',label='Sin - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y2,'s--',label='Cos - how2matplotlib.com')plt.title('Different Marker Styles')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend(...
# 左下(0.5,-0.5),# 右下(0,0.5),# 顶部(-0.5,-0.5),# 回到起点,闭合路径]plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y,marker=custom_marker,s=500)plt.title('Scatter Plot with Custom Marker Shape - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()...
plt.plot(x,y,c="g",ls="--",lw=5,marker="o",ms=8,mec="r",mew=3,mfc="y",alpha=0.5) --9、添加注解-- 我们可以在图形上绘制文本等说明信息(注解)。 方法1:普通文本(当前位置)--常用 plt.text():显示文本(基于坐标)如:plt.text(6,0,"年中") plt.figtext():显示文本(基于图片比例定...
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:**Col...
ax.plot(X, Y3, linewidth=0, marker="o", markerfacecolor="w", markeredgecolor="k") 绘图Step7 配置图例 想在可视化图形中使用图例,可以为不同的图形元素分配标签。 matplotlib.axes.Axes.legend 可以用 Axes.legend 命令来创建最简单的图例。
with plt.style.context(matplotx.styles.pitaya_smoothie['dark']): # 折线图 plt.plot(x, y, marker='o') plt.plot(x, y2, marker='o') # 坐标轴名称 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示 plt.show() 当我们运行上面的代码时,我们会得到下面这个折线图。 当然也有许多浅色主题。比如Pita...
color颜色 # marker:标记 # ls: line style 线样式 # lw: line width 线宽度 # label:标签 # mfc:marker face color 标记的背景颜色 # markersize:标记大小 # markeredgecolor:标记(点)的边缘颜色 # markeredgewidth:标记(点)边缘的宽度 # alpha:透明度(0~1) plt.plot(x, y1, c="r", marker="o",...
我们可以设置哪些arrowstyle参数呢?可以通过mpatches.ArrowStyle.get_styles()方法查看所有可以设置的样式。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 styles=mpatches.ArrowStyle.get_styles()print(styles.keys()) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
withplt.style.context(matplotx.styles.pitaya_smoothie['dark']): # 折线图 plt.plot(x, y, marker='o') plt.plot(x, y2, marker='o') # 坐标轴名称 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示 plt.show 当我们运行上面的代码时,我们会得到下面这个折线图。