importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成一些随机数据x=np.arange(0,10,0.1)y=np.sin(x)# 使用plot函数绘制图像plt.plot(x,y,'r')# 'r' 表示使用红色作为折线的颜色# 添加图像标题和坐标轴标签# 使用 plt.xlim()和plt.ylim()函数可以调整坐标轴plt.xlim(0,10)plt.ylim(-1,1)plt.title('...
# 参数含义 x,y 分别为两轴的数据,ls:代表图中线的格式 c:线的颜色 lw:线宽度,label: 线的标签 plt.plot(x,y,ls="--",c='r',lw=2,label="test_line1") # 显示图 plt.show() 1. 2. 3. 4. 线条样式: 以下是颜色的缩写: scatter() 的使用——散点图 # 参数跟上类似 plt.scatter(x,y1...
'-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style colors charactercolor 'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white 示例: >>>plt.plot([1,3,5],[2,4,6],'ro') 查看plot获得完整的线型...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0,10,20)y=np.sin(x)plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")xticks=np.linspace(0,10,11)yticks=np.sin(xticks)plt.xticks(xticks)plt.yticks(yticks)plt.plot(x,y,linestyle="-",marker="o",label="line")plt.show() 效果: 3.Plotting with ...
python的matplotlib中plot python matplotlib.pyplot 1.生成数据 安装matplotlib # windows cmd中 pip install matplotlib 1. 2. 在Python环境下,使用import matplotlib检测是否安装成功,不报错就是安装成功;重启写py的工具就可以进行使用了; 绘制简单图形 import matplotlib.pyplot as plt...
#单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) #多条线一起画 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如:颜色(color),点型(marker),线型(linestyle),具体形式 fmt = '[color][marker][line]'fmt接收的是每...
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)可选参数[fmt] 是⼀个字符串来定义图的基本属性如：颜⾊（color），点型（marker），线型（linestyle），具体形式 fmt = '[color][marker][line]'fmt接收的是每个属性的单个字母缩写，例如：plot(x, y, 'bo-') # 蓝⾊圆点...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] y=[1,1,1,2,10,2,1,1,1,1] line, = ax.plot(x, y) ymax = max(y) xpos = y.index(ymax) xmax = x[xpos] ax.annotate('local max', xy...
matplotlib.pyplot.plot(*args,**kwargs)? Plot lines and/or markers to theAxes.argsis a variable length argument, allowing for multiplex,ypairs with an optional format string. For example, each of the following is legal: plot(x, y) # plot x and y using default line style and color plot...
plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中: xy 参数:备注的坐标点 xytext 参数:备注文字的坐标(默认为xy的位置) ...