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,参数的混合是一种语法糖,在前面是没有具体的参数名称的,k是颜色black的简写,o对应marker参数,--对应li
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...
# 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...
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。
数据分析之matplotlib.pyplot模块 首先都得导模块。 importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltfrompandasimportSeries,DataFrame 一、绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2)...
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...
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) ...
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp ypoints=np.array([6,2,13,10]) plt.plot(ypoints,ls='-.') plt.show() 显示结果如下: 线的颜色 线的颜色可以使用color参数来定义,简写为c。 颜色类型: 颜色标记描述 'r'红色 'g'绿色 'b'蓝色 ...
使用pyplot需要导入如下lib: import matplotlib import matplotlib.pyplotasplt import matplotlib.gridspecasgs from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages 1. 2. 3. 4. 1. 进行输出Page的配置 matplotlib.rcdefaults() 1. p=matplotlib.rcParams ...