importnumpyasnp# 准备数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)# 绘制多条线plt.plot(x,y1,label='sin(x)',color='blue',linestyle='-')plt.plot(x,y2,label='cos(x)',color='green',linestyle='--')# 添加标题和标签plt.title("Sine and Cosine Functions")plt.xlabel("X-...
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接收的是每个属性的...
plt.plot(x, y, color="r", linestyle="--", marker="*", linewidth=1.0) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 解释一下,plot函数中,x,yx,y后面的参数分别用来控制线条颜色,线条风格,线条标记以及线条粗细。这个编码风格和matlab是极为相似的。我将常用的参照表摘抄如下,供参考: 线条风格 线...
1. 基础绘图 matplotlib.pyplot.plot(x, y, color=, linestyle=, linewidth=) color=: 线的颜色 linestyle=: 线的样式;"-","--","-."和":" linewidth=: 线的宽度 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt aa=np.linspace(0,10,100)bb=np.sin(aa)plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot(aa...
plot函数的一般的调用形式: #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), ...
plt.plot(x, y,'go-.') 或者只有其中两个或一个 plt.plot(x, y,'w:') plt.plot(x, y,'y') 都可以 或者说其他方式控制线性颜色 color : 控制颜色,color=’green’ linestyle : 线条风格,linestyle=’dashed’ marker : 标记风格,marker = ‘o’ ...
- 绘制图像并自定义线条:使用 `plt.plot()` 函数绘制两条曲线,分别表示正弦和余弦函数。通过参数 `color` 指定线条的颜色,`linestyle` 指定线型(实线和虚线),`linewidth` 指定线条宽度。 - 设置图像标题和标签:使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数设置图像的标题、x轴标签和y轴标...
.2plt.plot(x,y2,color="k",linestyle="-",marker="s",linewidth=1)# 画图,fig.2是一张整图,没有子图,默认subplot(1, 1, 1)plt.xlabel("x")plt.ylabel("y2")plt.figure(1)# 当前要处理的图为fig.1,而且当前图是fig.1的左图plt.subplot(1,2,2)# 当前图变为fig.1的右图plt.plot(x,y3...
plt.plot(df['月份'], df['销售额'], marker='o', linestyle='-', color='b', label='销售额') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销售额 (元)') plt.title('每月销售额变化') plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴刻度标签,使其更易读 ...
showmeans=True,whiskerprops={"linestyle":"--","color":"turquoise"},labels=["t(4)分布图"],\ flierprops={"markerfacecolor":"y","markersize":12},sym="*") 2 我们现在精装修一下此图,boxplot()里有些参数的设置,接下来我就修改为默认,为了看着不那么花哨一些,不过还是很花哨,嘻嘻。