=[2,3,5,7,11]plt.plot(x,y,color='g')plt.show() Python Copy Output: 5. 使用Colormap Colormap是一种将连续数据映射到颜色的方式,常用于绘制热度图等图形。Matplotlib中提供了很多不同的Colormap,可以根据具体需求选择合适的Colormap。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,2*...
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], color=(0.2, 0.4, 0.6)) # 以自定义颜色绘制曲线 plt.show() Python Copy颜色映射在数据可视化中,经常需要将数据映射到颜色上,以便更好地表现数据的分布和变化。matplotlib 提供了一些预定义的颜色映射函数,可以方便地将...
plt.plot(x, y, color=None, linewidth=None, linestyle=None, marker=None, markersize=None, label=None, antialiased=None)其中,color参数指定线条的颜色,可以传入上述的颜色名称或十六进制颜色代码。如果未指定颜色,则默认为黑色。以下是一个简单的示例,绘制一条红色的线:import matplotlib.pyplot as pltx = ...
# 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....
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, color='blue') # 使用蓝色绘制线条 plt.show() 2. 使用十六进制颜色代码 十六进制颜色代码以#开头,后面跟着6位十六进制数字,分别表示红、绿、蓝三种颜色的分量。 python import ma...
ax.plot(x,y2,'r^-') ax.plot(x,y3,color='#900302',marker='*',linestyle='-') plt.show() 样例2, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02) y = np.sin(x) y1 ...
在Python的matplotlib库中,设置线条颜色可以通过`color`或简写`c`参数来实现。以下是一个简单的示例:```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 创建数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9, 16, 25]# 设置线条颜色为红色plt.plot(x, y, color='red') # 或者使用 'r' 作为红色的简写# 显示...
例如,我们使用plt.bar()中的color参数将柱子的颜色改为红色,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([0,1,2,3,4])y=np.array([5,4,3,2,1])plt.bar(x,y,color='red')plt.show() 结果如图: 红了! matplotlib中几种常见的颜色可以直接使用简称,比如red可以写作r: ...
plot(x,y3,color='#900302',marker='*',linestyle='-') plt.show() 样例2, import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02) y = np.sin(x) y1 = np.sin(2*x) y2 = np.sin(3*x) ym1 = np.ma.masked_where(y1 > 0.5, y1) ym2 = np....
matplotlib基础绘图命令之plot 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 >>>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...