1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图。 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 1 2 3 4 5 6 7 array=np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red",linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("") plt.t...
1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markeredgecolor, markeredgwidth,markerfacecolor,markersize,label) 其中,参数x,y分别表示x轴和y轴的数据;color表示折线图的颜色 代码 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 c 青色 m 品红 y 黄色 k 黑色 w 白色 上面的颜色...
在同一坐标轴下绘制多条曲线,直接调用多个plt.plot()或plt.scatter()等即可。当然,这多个plt.plot()或plt.scatter()等需要使用相同的x轴信息。 若要绘制堆叠柱状图,也可以通过多次调用plt.bar(),但要注意要先调用对应y轴坐标较高的一组,否则y轴坐标较低的一组会被后来画入的y轴坐标较高的一组给覆盖掉。
mp.plot(x, sin_y, c='dodgerblue', label=r'$y=sin(x)$') mp.plot(x, cos_y, c='orangered', 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 ...
"""基本图表绘制 plt.plot()图表类别:线形图、柱状图、密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False,style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None,...
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 ...
plt.title('Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') #显示图表 plt.show() ``` 3.柱状图: ```python import matplotlib.pyplot as plt #数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [3, 7, 1, 9] #绘制柱状图 plt.bar(categories, values) #设置标题和标签 ...
2.plt.plot(x轴,y轴)做折线图 plt.plot() 3.plt.xticks(rotation=?)旋转角度 plt.xticks(rotation=45) 3.作子图 fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(3,2,1)ax2=fig.add_subplot(3,2,2)ax3=fig.add_subplot(3,2,3)plt.show() 子图 ...
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的,也可以使用“linestyle”,“color”,“marker”等参数来控制外观。通过使用这些参数,可以根据自己的需求,为图形添加更多的细节,让图形更加美观。 综上所述,Python中的plt plot参数是一种非常...
使用plt模块,我们可以很容易地绘制出各种基本图形,如折线图、柱状图、散点图等。下面是一个简单的例子,演示如何使用plt绘制一个简单的折线图: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] plt.plot(x, y) plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了matplotlib....