# 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 # 利用linewidth属性设置线条的宽度 plt.plot(x,y,linewidth=5)# 添加x,y轴名称 plt.xlabel('x',fontsize=14)# fontsize:设置字体大小 plt.ylabel('x^3',fontsize=14)plt....
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp xpoints=np.array([0,6]) ypoints=np.array([0,100]) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.show() 输出结果如下所示: 以上实例中我们使用了 Pyplot 的plot()函数,plot()函数是绘制二维图形的最基本函数。 plot()用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下: # 画单...
Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化,熟悉用python进行数据分...
在给定的代码import matplotlib.pyplot as plt中: import表示要导入一个模块或库。 matplotlib.pyplot是一个模块名,它是matplotlib库中的一个子模块,用于提供绘图功能。 as plt表示为matplotlib.pyplot提供一个别名,即plt。反馈 收藏
绘制柱状图(Bar Plot)是一种常见的方式来可视化数据。柱状图适合展示不同类别间的比较。使用plt.bar()函数是用于创建条形图的常用函数。 常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D'] ...
Matplotlib允许你在同一图表上绘制多个子图,通过plt.subplot实现。以下是一个使用子图的例子: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 创建子图 ...
使用plt.legend()添加图例,通常在绘图命令中使用 label 参数标识不同的数据系列。它可以帮助解释图表中的数据点或线条代表什么。常用参数如下, 使用示例: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 3, 5, 7, 11] ...
plt.show() 运行结果 3.实例3 程序 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': #pyplot 风格x = np.linspace(0, 2, 100) plt.figure(figsize=(5, 2.7), layout='constrained') plt.plot(x, x, label='linear') ...
plt.title("RUNOOB Pie Test")# 设置标题 plt.show() 显示结果如下: 突出显示第二个扇形,并格式化输出百分比: 实例 importmatplotlib.pyplotasplt # 数据 sizes=[15,30,45,10] # 饼图的标签 labels=['A','B','C','D'] # 饼图的颜色
matplotlib.pyplot 对象中有个 title 可以设置表格的标题。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline x=np.arange(0,10) ...