利用Python程序绘制函数y=sin(x)的图像,若要绘制下图所示的函数图像,则下列代码中第六行应该填写的代码为( ) A. plt.plot(x,y) B. plt.plot(y,x) C. plt.bar(x,y) D. plt.boxplot(x,y) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 【详解】 本题主要考查Python图像的绘制。plot函数用于绘制曲线,bar函数...
lines=f.readlines() #按行读取数据 for i in lines: value=[ float(s) for s in i.split(" ")] #将行数据以空格分开,并以浮点型赋给value X.append(value[0]) #将value 的第一个数值 添加到 列表X Y.append(value[1]) #将value 的第二个数值 添加到 列表Y Z.append(value[2]) #将value ...
plot(x,y,选项) 线型: 颜色 数据点标记 例子: %x=(0:pi/50:2*pi)';%是一个列向量,所以要转置 x=(linspace(0,2*pi,100))' y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1];%exp:e;[1,-1]:分别存储两个包络线的纵坐标;y1是一个由两个列向量构成的矩阵 y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); x1=0:0.5:...
x = arange(-math.pi, math.pi,0.01) y = [sin(xx)forxxinx] plt.figure() plt.plot(x, y, color='r', linestyle='-') plt.xlabel(u'X')#fill the meaning of X axisplt.ylabel(u'Sin(X)')#fill the meaning of Y axisplt.title(u'sin(x)')#add the title of the figureplt.show(...
Python学习笔记——Matplot库 一、基本指令 import matplotlib.pyplotasplt plt.figure plt.plot(x,y,label="sin(x)",width=2) plt.show() 1.使用matplot画简单图 import matplotlib.pyplotasplt y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供...
matlibplot是python中经常使用的一个库,设计到图形显示功能均可调用该函数库完成。基本的使用较为简单,下面可以学习一下。改改输入数据直接用也行。 1.画一个柱状图 importmatplotlib.pyplotasplt#导入包fig=plt.figure()#创建空图x_label=[1,2,3,4,5,6]#x轴的坐标y_label=[1,2,3,4,5,6]#y轴的值pl...
plt.figure(1)t=np.linspace(0,20,100)foriinrange(20):# plt.clf()# 清空画布上的所有内容。此处不能调用此函数,不然之前画出的轨迹,将会被清空。 y=np.sin(t*i/10.0)plt.plot(t,y)# 一条轨迹 plt.draw()#注意此函数需要调用 time.sleep(1) ...
for i in range(2000):t_now = i*0.1 t.append(t_now)#模拟数据增量流⼊ m.append(sin(t_now))#模拟数据增量流⼊ plt.plot(t,m,'-r')plt.draw()#注意此函数需要调⽤ time.sleep(0.01)⽰例代码2 上⾯的⽅式，可以在跳出的画图⾯板内动态显⽰，但是如果想在jupyter notebook中...
Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库,为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...plt.show() 设置标题在当前图形中添加标题,可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.title("sin...比如将上面第一 张子图完全放置在第一...
plot(x,y2,'r^-') ax.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...