# 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....
# 使用matplotlib.pyplot进行绘图的方法汇总一 plot import matplotlib.pyplot as plt # 下面这两步是为了解决负号‘-’乱码问题,强制matplotlib使用Unicode编码显示负号 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 画图时需要进行中文标注,如果不规定字体,那么在图标中添加中文标注时会乱...
plt.plot()函数是matplotlib.pyplot模块下的一个函数,用于画图 它可以绘制点和线, 并且对其样式进行控制。 importmatplotlib.pyplotasplt# 打印版本print(matplotlib.__version__)help(plt.plot)# 查看英文函数定义,包括各个参数的含义,如线的样式、颜色等 plot可以画多条线,也可以画单条线,每⼀个[fmt]对应⼀...
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: # 画单条线plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)# 画多条线plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[fmt2...
matplotlib基础绘图命令之plot 代码语言:javascript 代码运行次数:0 >>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4]) 输出结果如下 第一个参数的值作为x轴坐标,第二个参数的值作为y轴坐标,从而绘制折线图。当只提供一个数值参数时,自动将其作为y轴坐标,x轴坐标为对应的数值下标,示例...
函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) >>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj) 解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array. data 参数接受一个对象数据类型,所有可被...
#定义matplotlib.pyplot.plot() plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,**kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y)); 可选参数fmt是定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)的便捷方式; ...
plot() 方法中可以包含多对 x,y 值来绘制多条线。实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y1 = np.array([3, 7, 5, 9]) y2 = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(y1) plt.plot(y2) plt.show()从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3]。显示结果如下:...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...
Matplotlib从入门到放弃（入门一：plot()函数）plot()函数用于展现变量的趋势变化，下图代码运行结果如下：下列代码已注释。# 引入快速绘图模块import matplotlib.pyplot as plt# 引入科学计算包import numpy as np# 生成线性等分向量，取样1000个x = np.linspace(0.05,10, 1000)# 计算cos(x)并赋值给y，注意此时...