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。 plot()用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下: # 画单...
Plot your function for the x-values ranging from −12.5−12.5 to 12.512.5 需要注意: np.max只能是整数,要使用np.maximum。 输入x是一个数组 最开始需要引入包 Copyimport pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 函数如下 Copydef fancy_function(x): """Compute some...
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, '...
# 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...
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x, y) --> plot函数可以接受任意个数的参数,在此处是将x和y数据代入xy坐标中 plt.plot(x, y, 'ro', x, y1, 'g--') --> x和y用‘ro’即红色圆形…
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoins=np.array([0,6]) ypoins=np.array([0,100]) plt.plot(xpoins,ypoins,"b--") plt.show() # 我们也可以绘制任意数量的点,只需确保两个轴上的点数相同即可。 # 绘制一条不规则线,坐标为 ( ...
Matplotlib.pyplot 创建图形、在图形中创建创建一个绘图区域、在绘图区域中你那个绘制一些线、在图形中添加标签之类 画二维平面图 x = np.arange(0, 10, 2) y1 = x y2 = x ** 2 plt.plot(x, y1, '*g--') #g 表示颜色 plt.show()
# 导入库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 调整matplotlib参数plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)plt.rcParams['text.usetex'] = Trueplt.rcParams['font.size'] = 18plt.rcParams['font.family'] = "serif"# 创建模拟数据r = 15theta = 5rw = 12gamma = 0.1err = np.arange(...
Matplotlib is Python's fundamental data visualization library, offering MATLAB-like plotting interfaces. Its core is the pyplot module, supporting static, interactive, and animated visualizations, widely used in scientific research, engineering analysis, and data presentation. 核心功能体系 Core Function ...
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-1.,1.,50) >>> y = x**2 + 1 >>> plt.plot(x,y) >>> plt.show() ——— 多窗口(多函数) >>> plt.figure('first window') <matplotlib...