30, 20, 90, 40, 60, 50, 80, 70, 30])plt.plot(x, y, ls="--", marker="o")# 画文字# x：x轴坐标# y：y轴坐标# s：文本内容# fontsize：文本大小# color：文本颜色# ha：水平对齐方式（left,right,center）# va：垂直对齐方式（top,bottom,center）for a, b in zip(x, y): plt...
import numpyasnp# Plot a sinc functiondelta=2.0x=np.linspace(-10,10,100)y=np.sinc(x-delta)# Mark deltaplt.axvline(delta,ls="--",color="r")plt.annotate(r"$\delta$",xy=(delta+0.2,-0.2),color="r",size=15)plt.plot(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
spines['top'].set_color('none') plt.show() 调整移动坐标轴 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--') plt.plot(x,y2)#进行画图 plt....
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0.05,10,100)y=np.log(x)plt.plot(x,y,ls='-.',lw=2,c='c',label='y=log(x)')plt.legend()plt.grid(linestyle=':',color='r')plt.show() 3.6 函数axhline()–绘制平行与x轴的水平参考线 函数功能:绘制平行与x轴的水平参考线调用...
plt. plot(x, y), 画图 plt.grid(), 绘制网格线 plt.axis(), 设置坐标轴范围 plt.xlim() , 设置X轴范围 plt.ylim(), 设置Y轴范围 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1、图形绘制 x = np.linspace(0,2*np.pi) # x轴 # y轴 y = np.sin(x) # 正弦 # 绘制线形图 ...
plot方法 **plot([x], y, [fmt], data=None,*kwargs*) fmt:可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如:颜色(color),点型(marker),线型(linestyle) 具体形式 fmt = '[color][marker][line]' 参考了:matplotlib.pyplot.plot()参数详解 ...
如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib 就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。因此,如果我们执行下列命令,你就会得到如图9-3所示的结果: In [20]: plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--') ...
ax2.spines['top'].set_visible(False) # 添加截断线,由于图高度比例为1:2,所以截断线的y坐标也需要按比例设置 d =.015 kwargs =dict(transform=ax1.transAxes, color='k', clip_on=False) ax1.plot((-d, +d), (-2*d, +2*d), **kwargs) ...
这里的gca()是获取当前axes对象,实际上调用的还是当前axes对象的plot函数。 这种情况下,如果整个figure中只有一个axes对象,就还好,但如果想在一个figure中画很多个子图,就会非常混乱,特别是与seaborn库共同使用时,不可避免会遇到一些ax(axes的通常缩写)的写法,很迷,而这也是令我一直很头疼的地方,也是这次写这篇文章...
>>> from pylab import *>>> help(plot)Help on function plot in module matplotlib.pyplot:plot(*args, **kwargs) Plot lines and/or markers to the :class:`~matplotlib.axes.Axes`. *args* is a variable length argument, allowing for multiple *x*, *y* pairs with an optional ...