>>> plot(x1, y1,'bo') >>> plot(x2, y2,'go') 2.如果数据已经是2d array,可以直接传入。例:一个数组,第一列代表x values ,其他多个列代表y values。 1 >>> plot(a[0], a[1:]) 3.明确指定多个数据集:这种情况下关键字参数将用于所有的数据集。 1 >>> plot(x1, y1,'g^', x
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: # 画单条线plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)# 画多条线plot([x]...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.array([1,2,3,4])y=np.array([1,4,9,16])plt.plot(x,y,c='#8FBC8F',marker='o',ms=10,mfc='r')plt.title("matplotlib Test")plt.xlabel("x - label",loc="left")plt.ylabel("y - label",loc="top")plt.grid(color='b',linestyle=...
xdata np.array ydata np.array zorder 任意数字 这些属性可以帮助你精细调整线条的绘制样式,使得你能够更灵活地控制图形展示效果。 要获取可设置的 Line2D 属性列表,可以使用 setp 函数,并将线条对象或线条对象列表作为参数传递。以下是示例代码: lines = plt.plot([1, 2, 3]) plt.setp(lines) 执行这段代...
from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npxpoints=np.array([1, 2, 6, 8])ypoints=np.array([3, 8, 1, 10])plt.plot(xpoints,ypoints,'r--o')plt.show() 可以看到plot中多了个参数'r--o',它其实就是刚刚的[fmt],分别代表了颜色字符r,线条样式–,标记字符o,这三者的顺序随意,...
函数API简介:matplotlib.pyplot.plot(\*args,scalex=True,scaley=True,data=None,\*\*kwargs) Parameters: x, y:array-like or scalar . fmt:str, optional A format string, e.g. 'ro' for red circles. See theNotessection for a full description of the format strings.Format strings are just an...
ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(xpoints,ypoints,'r--o') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 可以看到plot中多了个参数'r--o',它其实就是刚刚的[fmt],分别代表了颜色字符r,线条样式--,标记字符o,这三者的顺序随意,个数随意,非常方便。
xpoints=np.array([1,2,6,8])ypoints=np.array([3,8,1,10])plt.plot(xpoints,ypoints,'r--o')plt.show() 可以看到plot中多了个参数'r--o',它其实就是刚刚的[fmt],分别代表了颜色字符r,线条样式–,标记字符o,这三者的顺序随意,个数随意,非常方便。
1 默认我们已经有了python2.7环境，并安装有matplotlib库。先画个线图试试：import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,4])plt.ylabel('some numbers')plt.show()2 你可能会奇怪，为什么只提供了一组值，却可以画一条直线。这是因为如果只传入一个list或array给plot()，它会认为这是y的...
np.arange(start, end, step) 生成一个 ndarray,然后使用 plot() 函数绘制 , , 。 ‘r–’ 对应红色虚线,‘bs’ 对应红色方块,‘g^’ 对应绿色三角。 关键字参数 有些数据类型可以通过变量名称访问数据,如 numpy.recarray 和 pandas.DataFrame。