📊 数据可视化 | matplotlib - plot(点线图) 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 ...
import matplotlib.pyplotas plt N =25 np.random.seed(100) x = np.linspace(0., 10., N) y = np.sin(x) **2 + np.cos(x) plt.figure(figsize=(15, 10)) rows =2 columns =2 # 定义网格子图数量 两行、两列、间隔0.25 grid = plt.GridSpec(rows, columns, wspace=.25, hspace=.25) ...
一、模块导入 matplotlib有很多模块。基础的画图需要用到matplotlib.pyplot。 importmatplotlib.pyplotasplt 二、创建一个符号组、一个颜色组 画点线图,最重要的就是点符号、颜色。支持的符号和颜色挺多的。我选了十个,一般情况肯定够用了 marker_list=['o','v','^','<','>','s','p','*','h','D'...
Matplotlib 网格线 grid():来设置图表中的网格线。 grid() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both',) 设置X轴方向网格线:plt.gird(axis = 'x') 颜色,线型,线宽 Matplotlib 绘制多图 subplot():用于绘制多个子图,在绘图时需要指定位置。 subplot(nrows, ncols, inde...
0、简介 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.pl
Matplotlib plot函数的输出与seaborn的lineplot不同 Matplotlib是一个Python的数据可视化库,而seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库。虽然两者都可以用于绘制图形,但它们在绘图风格和功能上有一些区别。 Matplotlib的plot函数是一个非常灵活的函数,可以绘制各种类型的图形,包括线图、散点图、柱状图等。它的输出是一...
Matplotlib中的plot函数用于绘制二维图形。它的基本用法如下: import matplotlib.pyplot as plt # 创建x轴数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建y轴数据 y = [2, 4, 6, 8, 10] # 使用plot函数绘制线图 plt.plot(x, y) # 设置标题 plt.title("Line Plot") # 设置x轴标签 plt.xlabel("x") #...
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x8c919b0>] 刻度,标签和图例 plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法时不带参数,则返回当前的参数值;调用时带参数,则设置参数值。 plt.plot(np.random.randn(30),color='g', ...
import matplotlib.pyplot as plt import random,io from pylab import mpl import numpy as np # 画出温度变化图 # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 准备x.y 坐标的数据 x= range(60) y= [random...
from matplotlib import animation fig,ax = plt.subplots() x = np.arange(0,2*np.pi,0.01) #因为这里返回的是一个列表,但是我们只想要第一个值 #所以这里需要加,号 line, = ax.plot(x,np.sin(x)) def animate(i): line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))#updata the data ...