例如:每隔一个数据点标记一个点:markevery=2;从第二个开始,每个5个数据点标记一个点:markevery=(1, 5);根据某个函数的返回值来控制标记的位置:markevery=lambda i: i%3==0 需要注意的是,`plt.plot()`函数的参数比较多,不同的参数组合可以实现各种各样的效果。具体使用时需要根据需求进行选择和调整,以获得...
plt.plot(x,y,'g',label=r'$\alpha=0.1$') #图例上显示letax代码 plt.legend(prop = {'size':15},loc='upper right') #设置图例的大小及位置 plt.ylabel(r'$\eta$',font) #坐标轴上显示letax代码 plt.tick_params(labelsize=14) plt.show() 输出结果为: P.S.希腊字母的letax代码一搜就有哈...
今天介绍的是用matplotlib画散点图,散点图调用的函数呢就“scatter()”也是和之前的折线图还有柱状图类似,就是涉及到参数设置方面会有一些不同 scatter()函数里面的参数主要有这些:x,y,s,c,marker,camp,norm,vmin,vmax,alpha,linwidths,edgecolor,plotnonfinite 这里我们介绍几个常用的: x,y:这个就不必多说,可以...
ax=plt.subplot(257,projection='polar')N=20theta=np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)radii=10*np.random.rand(N)width=np.pi/4*np.random.rand(N)bars=ax.bar(theta,radii,width=width,bottom=0.0)forr,bar inzip(radii,bars):bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.))bar.set_alpha(0...
plot(x, y, color='green', lw=3, marker = 'o',linestyle = '-',alpha = 0.7) # 通过plot方法绘制折线 plt.xlabel('我是x轴') plt.ylabel('我是y轴') plt.show() # 通过show方法展示 Code10,x轴上每个显示数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #...
plt.plot(x, y, c='k', linewiidth=12, label='***') # 绘制折线图,并定义线型颜色、宽度、标签 plt.legend(loc='upper right') # 显示线型标签,并注明在图中的位置loc,如右上'upper right',百度plt.legeng即可 plt.xlim(xmin, xmax) # x坐标范围 ...
此外,还有一些其他参数可以用来控制图形的外观,如“alpha”参数可以控制透明度;“linewidth”参数可以控制线宽,“label”参数可以设置图形标题,“zorder”参数可以控制图形的层次,使图形更加可视化。 另外,Python的plt plot参数还可以用来绘制复杂的图形,如折线封闭图、面积图、柱状图、气泡图等等。这些图形的绘制方法是固定...
plt.grid(alpha=0.5) plt.legend(['y=sin(t)','y=cos(t)']) plt.show() # np.linespace 三角函数 tan t=np.linspace(-np.pi*3/7,np.pi*3/7,121) plt.plot(t,np.tan(t),'b',t+np.pi,np.tan(t),'b') plt.plot([np.pi/2,np.pi/2],[-5,5],':') ...
plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...] plt.show() 结果 plt.plot()参数设置 Property Value Type alpha 控制透明度,0为完全透明,1为不透明 animated [True False] antialiased or aa [True False] clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance ...
plt.plot(x, -x) #作图3 plt.subplot(223) plt.plot(x, x ** 2) plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3) #作图4 plt.subplot(224) plt.plot(x, np.log(x)) plt.show() 3.subplots创建多个子图 (1)subplots语法 ...