matplotlib是一个Python的绘图库,可以用来创建各种类型的图表和可视化效果。set_data()是matplotlib中的一个函数,用于更新绘图的数据。 当使用set_data()函数更新数据后,如果不调用重新绘制图形的函数(如plt.plot()或ax.plot()),则图形不会自动更新。这是因为matplotlib使用一个绘图缓冲区来存储绘图数据,只有...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#设置坐标轴位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#设置坐标轴位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断 ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.plot(x,y1,linestyle='--')plt.plot(x,y2)plt...
这是完整的代码。 N = 9x = np.linspace(0, 6*np.pi, N)mean_stock = (stock(.1, .2, x, 1.2))np.random.seed(100)upper_stock = mean_stock + np.random.randint(N) * 0.02lower_stock = mean_stock - np.random.randint(N) * 0.015plt.plot(x, mean_stock, color = 'darkorchid', l...
ax.axes.set_ylim(-0.5,hight+0.2) plotdict = { 'dx': x, 'dy': y1 } ax.plot('dx','dy','bD-',data=plotdict) ax.plot(x,y2,'r^-') ax.plot(x,y3,color='#900302',marker='*',linestyle='-') plt.show() 样例2, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18...
axs[i].set_xlabel('Boo') 第三方库的数据对象接口 一些第三方库已经实现对其数据进行绘图,比如pandas和array都实现了data.plot()方法,下游库可以实现一个简单的数据容器,该容器将x和y数据存储在一起,然后实现绘图方法: importmatplotlib.pyplotasplt
plot函数的一般的调用形式: #单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) #多条线一起画 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 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][...
ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 直方图 直方图对于观察或真正了解数据点的分布十分有用。以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图,我们可以直观地了解分布...
Set y-label using ‘ax.set_ylabel()’ # lets add axes using add_axes() method# create a sample datay =x1 =x2 =# create the figurefig = plt.figure()# add the axesax = fig.add_axes()l1 = ax.plot(x1,y,'ys-')l2 = ax.plot(x2,y,'go--')# add additional parametersax.leg...
self.p2 = self.memplot.plot(pen='r')### Set Data ###self.X = deque([],50) self.Y = deque([],50) self.counter =0self.fps =0.self.lastupdate = time.time()### Start ###self._update()def_update(self): self.X.append(int(time.time()*1000)) self.Y.append(random...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)参数说明:x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。s:点的大小,...