plt.fill_between(x, y2, color="lightgreen", alpha=0.4) plt.show() ``` 以上代码中,我们通过创建了一个x轴的坐标和两个y轴的坐标,然后使用plt.fill_between函数填充了两个y轴之间的颜色。 二、plt.fill_between函数的常用参数 1. x:表示填充区域的x轴坐标 2. y1:表示填充区域的上边界y轴坐标 3....
label=r'$y=\frac{1}{2}cos(\frac{x}{2})$') mp.fill_between(x, cos_y, sin_y, cos_y < sin_y, color='dodgerblue', alpha=0.5) mp.fill_between(x, cos_y, sin_y, cos_y > sin_y, color='orangered', alpha=0.5) mp.legend() mp.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
xy 参数:备注的坐标点 xytext 参数:备注文字的坐标(默认为xy的位置) arrowprops 参数:在 xy 和 xytext 之间绘制一个箭头。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline x=np.a...
fill— between() 函数用于阴影两个水平曲线之间的区域,从而方便对两者间差异或关联的视觉表现。 plt。fill— between()的基本语法如下: plt。fill— between(x, y1, y2),其中x表示x值数组,y1表示下曲线的y值组,y2表示上曲线的y值组。 执行时,该函数以选择的颜色有效填充y1和y2之间的区域,从而增强基础...
3.1调用函数fill_between()实现曲线下面部分的填充 3.2 部分区域填充 3.3 两条曲线之间的区域填充例7 使用fill_between()填充曲线之间的区域 3.4 直接使用fill进行绘图的填充 Matplotlib配置了配色方案和默认设置,主要用来准备用于发布的图片。有两种方式可以设置参数,即全局参数定制和rc设置方法。
()和fill() --- plt.fill_between(x, y1, y2, where, color, alpha) 参数: x: x轴坐标值,为一个...,则进行填充,否则不填充 color: 填充区域的颜色 alpha: 填充区域的透明度,1表示不透明,0表示完全透明 一些实例可以参考基于matplotlib的数据可视化(图形填充函数fill和fill_between...ax.set_title('xx...
plt.fill_between(xfit, yfit - dyfit, yfit + dyfit, color='gray', alpha=0.2) plt.xlim(0,10); 注意上面我们调用fill_between函数:我们传递了的参数包括 x 值,y 值的低限,然后是 y 值的高限,结果是图表中介于低限和高限之间的区域会被填充。
plt.fill_between(air.date, air.passengers,alpha=0.3) # 填充颜色 通过以上代码,涉及到以下知识点 知识点11 添加辅助线 我们用plt.axvline来添加垂直方向的辅助线,plt.axvline函数的参数中,x参数是辅助线对应横坐标轴的位置,ymin和ymax是纵坐标轴对应的最大和最小的位置。与此同时,我们还可以对辅助线设置...
plt.fill_between(x2, y2, where=(-R2+base2 < x2) & (x2 < R2+base2), facecolor='#001846')#坐标轴之类的设置ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(2)) ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(2)) plt.gca().set_aspect(1) ...
plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,c,where=c>0.5,color='green',alpha=0.25)这一点还是不太懂JasonHsia 2018-03-03 源自:Python数据分析-基础技术篇 3-2 关注问题 我要回答 2270 分享 操作 收起 1 回答慕运维9051976 2018-03-06 c = np.cos(x);...