导入库:导入matplotlib.pyplot和numpy库。 生成示例数据:创建一个 10x10 的随机矩阵。 创建颜色图:使用imshow函数创建颜色图,并设置颜色映射为viridis。 添加颜色条:使用colorbar函数添加颜色条。 设置轴标签:使用xticks和yticks函数设置自定义的 X 轴和 Y 轴标签。
plt.plot(x, y, "格式控制字符串", 关键字=参数) 除了"格式控制字符串", 还可以在后面添加关键字=参数 importmatplotlib.pyplotasplty=[2,3,2]# 蓝色,线宽20,圆点,点尺寸50,点填充红色,点边缘宽度6,点边缘灰色plt.plot(y,color="blue",linewidth=20,marker="o",markersize=50,markerfacecolor="red",ma...
importmatplotlib.pyplotasplt 在使用Matplotlib库时,第一步是将其导入到notebook。命令是: importmatplotlib 我们理解以下代码: .pyplotasplt Pyplot 是 Matplotlib 库中的一个函数。Matplotlib 是一个用于 Python 的 2D 数据可视化库。这个库是由 John D. Hunter 创建的。Matpl...
plt.bar(x,height,width = 0.8,bottom=None, align='center',color,edgecolor) 2.2 例子 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # X轴标签 x = ['Data-15', 'Data-17', 'Data-18'] # 这里是一个标签对应两个柱子,所以有两个数组(这实际上是不同模型在同一数据集上的的f1值对比) f1...
折线图还可以又标记来凸显实际的数据点,matplotlib 创建一个连续的折线图,插入点之间有时分辨不出。标记可以是样式字符串的一部分,样式字符串中的线类型,标记类型必须在颜色后面。 plot(np.random.randn(30).cumsum(),color='r',linestyle='dashed',marker='s')更加显式的代码 ...
直接上代码，关键语句配有注释方便理解。 import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import ...
通过设置plt.plot()函数的参数color(或等效的简写为c),可以设置曲线的颜色,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def pdf(x, mu, sigma): a = 1. / (sigma * np.sqrt(2. * np.pi)) b = -1. / (2. * sigma ** 2) ...
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 = np.sin(2*x) y2 = ...
cmapinenumerate(cmaps):ax=fig.add_subplot(131+i,projection='3d')surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cmap)fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=5)ax.set_title(f'Colormap:{cmap}')plt.suptitle('Different Colormaps - how2matplotlib.com')plt.tight_layout()plt.show()print("Colormap comparison...
matplotlib中有两种plot绘制折线的方式,分别是 matplotlib.axes.Axes.plot(……) matplotlib.pyplot.plot(……) 这两者的作用都是绘制折线,参数也相同,区别在于绘制的位置,Axes.plot用于在子画布上绘图,而pyplot.plot则是在总画布上绘图 比如我们有 fig, axs = plt.subplots(2, 2)#将一个画布分为2*2的子画布...