>>>plt.plot(x,y,marker='o',ls='--',lw=2,c='black',ms=6) 2. 混合设置 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
plot是Matplotlib 中最常用的绘图函数之一,用于在二维坐标系上绘制线性图和曲线图。 Step1:点线图的Python示例代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据集 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(8.0, 8.0))...
import matplotlib.pyplot as plt help(plt.plot) 以下是对帮助文档重要部分的翻译: plot函数的一般的调用形式: 1 2 3 4 #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...
plt.plot(x,y)当有两个以上参数时,按照X轴Y轴顺序绘制数据点。 plt.axis([-1, 10, 0, 6])表示x轴从-1到10,y轴从0到6。 pyplot绘图区域: plt.subplot(nrows, ncols, plot_number) plt.subplot(3,2,4) plt.subplot(324)#可省略逗号 1. 2. 3. plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 1....
语法:plt.figure(num=1,figsize=(8,5)) 参数:num:绘图编号,未指定时,系统默认首图为1 figsize:图像大小的设置,设置对象为整个轴线框的尺寸;默认每英寸为80像素 # 图像设置:线形设置-plt() 语法:plt.plot(x,y_1,color=‘r’,linewidth=1.5,linestyle=’–’,marker=’+’,alpha=0.1) ...
plt.plot(x,y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 3. 设置样式 【示例】绘制折线图并设置样式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt # 准备绘制点坐标 x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 ...
importmatplotlib.pyplot as plt x= [1,2,3,4] y= [1,2,3,4] y2= [2,4,6,8]#maker/makersize/markerfacecolor/markeredgecolor/color(指的是linecolor)/linestyle/linewidth/markeredgewidth//plot函数有很多的参数可以选择//主要有线的类型linestyle//线的宽度linewidth//线的颜色color//maker的样式marker...
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记,就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。以下实例定义了实心圆标记:实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) plt.plot(ypoints, marker = 'o') plt.show()...
matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图形 plt.plot(x, y, label='Sine Wave', linestyle='--', color='blue', marker='o', markersize=5, linewidth=2, alpha=0.8) # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show...