matplotlib.pyplot.plot() 是Matplotlib 库中用于绘制二维图形的基本函数。它主要用于绘制线性图,但也可以绘制散点图(通过指定特定的格式字符串)或多种其他类型的图形。 2. 主要参数 x:X 轴数据。可以是列表、NumPy 数组或类似数组的对象。 y:Y 轴数据。长度必须与 x 相同,可以是列表、NumPy 数组或类似数组的对象
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...
matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 绘制线条或标记的轴。参数是一个可变长度参数,允许多个X、Y对可选的格式字符串。 例如,下面的每一个都是合法的: plot(x, y) #plot x, y使用默认的线条样式和颜色 plot(x, y, 'bo') #plot x,y用蓝色圆圈标记 plot(y) #plot y用x作为自变量 plot(y, '...
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linestyle参数, ...
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))...
Matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库。 import matplotlib.pyplot as plt 1. plt.savefig()#将输出的图形存储为文件,默认PNG 1. 2.plt.plot() 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。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, marker='o', markersize=10) plt.show() ``` 5. 线宽参数(linewidth) 线宽参数用于控制曲线或散点边框的宽度。可以使用整数或浮点数来指定线宽。 示例代码: ```python import mat...
导入科学计算包Numpy和快速绘图模块pyplot,其中Numpy是matplotlib库的基础,即matplotlib是建立在Numpy基础之上的Python会图库 展现变量的趋势变化的函数-plot() 语法:plt.plot(x,y,ls=’-’,lw=2,label=‘plot figure’) 参数:x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 ls:折线图的线条风格 lw:折线图的线条宽度 label:标...
ax.legend(("苹果"),loc=3,labelspacing=2,handlelength=4,fontsize=14,shadow=True) ##一般添加图例时,会在画图的函数里,比如ax.plot()函数中添加一个label参数,则后面直接ax.legend(loc="") ##不需要第一个参数了。 ###loc的可取"best",1或者"upper right",2或"upper left",3或"lower left",4...