其中,marker 参数有许多可选值,如’o’、’^’、’s’等,而 marker size 则可以通过 markersize 参数来控制。 下面我们将详细介绍如何在matplotlib中设置 plot 数据点的 marker size。 1. 设置标记大小 首先,让我们看一个简单的示例,来展示如何设置 plot 数据点的 marker size。 importmatplotlib.pyplotasplt x...
marker='o'指定使用圆形标记。 1.2 使用 markersize 参数 要明确设置标记大小,我们可以使用markersize参数(或其缩写ms): importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x,y,marker='o',markersize=12)plt.title('Custom Marker Size - how2matplotlib.com')plt.show() Python C...
markeredgewidth=1.5 设置标志marker的边框(边线)的粗细 另外再给出一个例子: importmatplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,1, 2, 3, 4, 5], [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],\ color='r', label="Hello World", lw=1.5, ls='-', clip_on=False,\ marker='d', markersize=10, \#markerf...
markeredgewidth=1.5 设置标志marker的边框(边线)的粗细 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 另外再给出一个例子: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5], [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],\ color='r', label="Hello World", lw=1.5, ls='-', cli...
在Matplotlib 中,基本的数据点标记可以通过设置marker参数来实现。 1. 使用默认标记 Matplotlib 提供了多种内置的标记类型,包括圆圈、三角形、星星等,常用的marker值如下: o: 圆圈 s: 方形 ^: 上三角 *: 星号 importmatplotlib.pyplotasplt x = [1,2,3,4,5] ...
import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5], [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],\ color='r', label="Hello World", lw=1.5, ls='-', clip_on=False,\ marker='d', markersize=10, markerfacecolor='none', markeredgecolor='r',markeredgewidth=1.5)plt.legend(loc="lo...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10) y = np.cos(x) # 绘制折线图并设置标记样式 plt.plot(x,y,marker = 'o') # 显示图形 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1. 正式开始 1.1 plt和ax 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.的,两者到底有什么区别呢,画的图有什么不一样吗,我们先来用两种经常看到的方式实现一下。 plt. 代码语言:txt AI代码解释 fig=plt.figure(num=1,figsize=(4,4)) plt.plot...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.collectionsimportPathCollectionfrommatplotlib.legend_handlerimportHandlerPathCollection,HandlerLine2Ddefdraw_distribution():weight=np.random.uniform(0.0,0.4,(14,))sample1=np.random.randint(1,10,(14,))/10.0sample2=np.random.randint(1,10,(14,))/10...