在上面的代码中,我们使用红色(“r”)表示sin函数的曲线,使用绿色(“g”)表示cos函数的曲线。通过plt.plot函数的color参数指定颜色。 除了plot函数之外,其他的绘图函数,如scatter、bar、hist等,也都可以指定颜色。下面是一个使用scatter函数绘制散点图的示例代码: # 生成数据x=np.random.randn(100)y=np.random.ra...
使用颜色名称:‘red’,‘green’,'blue’等 使用十六进制颜色代码:‘#FF0000’,‘#00FF00’,'#0000FF’等 使用RGB颜色:(1, 0, 0),(0, 1, 0),(0, 0, 1)等 plt.plot(x,y,color='red') 1. 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[10,20,15,25,30]plt.plot(x,...
plt.plot(x, x +6, linestyle='-.')# 长短点虚线 plt.plot(x, x +7, linestyle=':');# 点线 如果你喜欢更简洁的代码,这些linestyle和color参数能够合并成一个非关键字参数,传递给plt.plot函数: plt.plot(x, x +0,'-g')# 绿色实线 plt.plot(x, x +1,'--c')# 天青色虚线 plt.plot(x, ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, color='red') # 使用红色画线 plt.show() 二、使用十六进制颜色: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt...
代码示例1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy.random import randn fig = plt.figure() data = np.clip(randn(250,250),-1,1) cax = plt.imshow(data, interpolation='nearest') title_obj = plt.title('my random fig') #get the title property handler plt.getp(...
plt.plot(x, x +7, linestyle=':');# 点线 如果你喜欢更简洁的代码,这些linestyle和color参数能够合并成一个非关键字参数,传递给plt.plot函数: plt.plot(x, x +0,'-g')# 绿色实线 plt.plot(x, x +1,'--c')# 天青色虚线 plt.plot(x, x +2,'-.k')# 黑色长短点虚线 ...
plt.plot(x, x +7, linestyle=':');# 点线 如果你喜欢更简洁的代码,这些linestyle和color参数能够合并成一个非关键字参数,传递给plt.plot函数: plt.plot(x, x +0,'-g')# 绿色实线 plt.plot(x, x +1,'--c')# 天青色虚线 plt.plot(x, x +2,'-.k')# 黑色长短点虚线 ...
代码示例1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy.random import randn fig = plt.figure() data = np.clip(randn(250,250),-1,1) cax = plt.imshow(data, interpolation='nearest') title_obj = plt.title('my random fig') #get the title property handler plt.getp(...
plt 导入 - Python 代码示例 plt 大小 - Python (1) plt.scatter 背景颜色 - Python 代码示例 plt.clear - Python 代码示例 plt 导入 - Python (1) plt 添加轴名称 - Python 代码示例 plt.scatter 背景颜色 - Python (1) plt 中的线图 - Python 代码示例 plt.clear - Python (1) plt...