>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3,4])>>>y=np.array([1,2,3,4])>>>plt.plot(x,y,'o') 输出结果如下 2. 散点图和直线图的叠加 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>plt.plot(x,y,marker='o',linestyle='--',linewidth=2) 输出结果如下 通过调整参数,可以...
imread():读取图片文件并转换为Numpy array imshow():使用array显示图片 在处理图片时,默认的坐标原点在左上角 可以通过修改origin关键字,例如 origin='lower' 这样就符合我们理解的坐标系
首先导入 NumPy 库: importnumpyasnp 但在学习图表之前,了解 Matplotlib标记的概念是至关重要的。这将帮助您更好地理解 Matplotlib 库中的每种图表。 Matplotlib Marker(标记) point_y = np.array([2,8,4,12]) plt.plot(point_y, marker ='o') plt.show() image-...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.arange(3) # x轴位置 y = np.arange(3) # y轴位置 x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y) # 创建网格 z = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 条形的高度 # 创建3D图形对象 fig = plt....
Python中Numpy及Matplotlib使用 1. Jupyter Notebooks 作为小白,我现在使用的python编辑器是Jupyter Notebook,非常的好用,推荐!!! 你可以按[Ctrl] + [Enter]快捷键或按菜单中的运行按钮来运行单元格。 在function(后面按[shift] + [tab],可以获得函数或对象的帮助。
函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) >>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj) 解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array. data 参数接受一个对象数据类型,所有可被...
importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt importmatplotlib.font_manager as fm zhfont1 = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simkai.ttf') func = np.poly1d(np.array([1,2,3,4])) # 生成指定的多项式 1,2,3,4是系数 相当于f(x) = 1*x**4 + 2*x**3 + x**3 + 4*x...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors x = np.linspace(-0.5, 2.0, 101) y = np.linspace(-0.5, 2.0, 101) z = np.zeros((101, 101)) E = 0.0 for i in range(len(x)): for j in range(len(y)): z[i,j] = -max(y[j]+0.2+E, 0.5-...
matplotlib是python的一个绘图库。使用它可以很方便的绘制出版质量级别的图形。说实话没有matlab画的图清楚。使用Matplotlib,能够轻易生成 各种图像,例如:直方图、波谱图、条形图、散点图等。 绘图核心API 案例:绘制一条正弦曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xs = np.linspace(-np.pi, np...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=2,linestyle='--') # plt.xlim(-1,2) # plt.ylim(-2,3) ...