importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp xpoints=np.array([0,6]) ypoints=np.array([0,100]) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.show() 输出结果如下所示: 以上实例中我们使用了 Pyplot 的plot()函数,plot()函数是绘制二维图形的最基本函数。 plot()用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下: # 画单...
importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltforiinrange(6):# 虚拟数据x=[jforjinrange(10)]y=[random.random()for_inrange(10)]# 设置子图位置plt.subplot(2,3,i+1)# 绘图plt.plot(x,y,marker='.',markersize=5,linestyle='none')# 子图标题plt.title(chr(ord('a')+i))# 子图坐标名称plt.xlabel('...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置画布颜色为 blueplt.style.use("seaborn-v0_8-whitegrid")fig,ax=plt.subplots()# y 轴数据data=[[5,25,50,20],[4,23,51,17],[6,22,52,19]]X=np.arange(4)width=0.25plt.bar(X+width*0,data[0],color='darkorange',width=width,label='A')...
pyplot的高级功能 添加图例与注释 案列-给图形添加图例 案例-显示坐标点 pyplot的高级功能 除了绘制曲线图形,pyplot中的 bar()、hist() 等函数还可用于绘制条形图、直方图等其他种类的图形。 此外,我们也可以修改图形中的各种属性,为图形添加图例、标题、注释等。 下面我们来认识pyplot中的一些高级功能。 添加图例与...
matplotlib.pyplot是matplotlib库的一个子模块,它提供了一种类似于 MATLAB 的绘图系统,可用于创建各种类型的图表和可视化图像。 使用pyplot可以方便地绘制二维图形,如折线图、散点图、直方图、条形图等等。您可以使用函数plot()、scatter()、hist()、bar()等来创建不同类型的图形。
import matplotlib.pyplot as pltname=['a','b','c']values=[1,100,200]plt.figure(figsize=(10,4))plt.subplot(1,2,1) ##将figure均等分为2份plt.bar(name,values)plt.subplot(2,2,2) ##分4份plt.scatter(name,values)plt.subplot(2,2,4) ##分4份plt.plot(name,values) ...
matplotlib.pyplot是使 matplotlib 像 MATLAB 一样工作的函数集合。每个pyplot函数都会对图形进行一些更改:例如,创建图形、在图形中创建绘图区域、在绘图区域中绘制一些线条、用标签装饰绘图等。 在matplotlib.pyplot函数调用中保留各种状态,以便跟踪当前图形和绘图区域等内容,并且绘图函数指向当前轴(请注意此处和文档中的大...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 1.正式开始 1.1plt和ax 我们经常会在画图的代码里看到,有用plt.的,有用ax.的,两者到底有什么区别呢,画的图有什么不一样吗,我们先来用两种经常看到的方式实现一下。 plt. 代码语言:txt 复制
所有的细节都隐藏在 matplotlib 内部。pyplot这个有状态的接口处理创建图表和坐标轴的逻辑,并把它们与配置的后端联系在一起。同时它也为当前图表和坐标轴保存了数据,可以通过该模块的各种指令进行调用。 显式API 显式API 实现了所有被隐藏起来的棘手工作,如渲染图形元素、把图像渲染到平台的图形工具上、处理用户输入等...