通过plt.figure.add_axes添加子图ax,并设置子图的属性,[marg, marg, 1 - 1.8 * marg, 1 - 1.8 * marg]四个值依次为[坐标轴离图形左边的距离,坐标轴离图形底部的距离,x坐标轴的长度,y坐标轴的长度],aspect设置xy坐标轴的长度比例,facecolor设置子图背景色; 通过第一个ax.plot在子图上绘制折线图
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('...
在plt.plot()中设置label,即可使用plt.legend()函数设置曲线图例。 # 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘图函数 plt.plot([1,2,3,4],[2,3,2,7], color='red', label='Line A') plt.plot([1,2,3,4],[3,5,6,9], color='black',marker='o', label='Line...
importmatplotlib.pyplotasplt# draw vertical lines on a given plotplt.axvline(x=0.34211321321) plt.axvline(x=0.7012231312) plt.axvline(x=0.4353452542) The output Method-2: Vlines Another function that helps draw vertical lines on a given plot is vlines function, the arguments are same as ...
plot_date()函数可以接受多种格式的日期数据,包括Python的datetime对象、NumPy的datetime64对象,以及表示为浮点数的Matplotlib日期。下面是一个使用不同日期格式的例子: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromdatetimeimportdatetime# 使用不同格式的日期数据dates1=[datetime(2023,1,1),datetime(2023,1,2...
self.line, = ax.plot([], [], 'k-') self.x = np.linspace(0, 1, 200) self.ax = ax # 设置图形参数 self.ax.set_xlim(0, 1) self.ax.set_ylim(0, 10) self.ax.grid(True) # 这条竖直线代表了理论值,图中的分布应该趋近于这个值 self.ax.axvline(prob, linestyle='--', color=...
plt.close()# draw a default hline at y=1 that spans the xrangeplt.plot(t,s) l=plt.axhline(y=1,color='b') plt.axis([-1,2,-1,2]) plt.show() plt.close()# draw a thick blue vline at x=0 that spans the upper quadrant of the yrangeplt.plot(t,s) ...
n,bins,patches=plt.hist(x,num_bins,normed=1,facecolor='blue',alpha=0.5)# add a'best fit'line y=mlab.normpdf(bins,mu,sigma)plt.plot(bins,y,'r--')plt.xlabel('Smarts')plt.ylabel('Probability')plt.title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$')# Tweak spacing to prevent cli...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。
ax.plot(x, y, edgecolor='none') 其中,x和y分别为数据的横坐标和纵坐标。 显示图形: 代码语言:txt 复制 plt.show() 这样就可以消除边缘的平滑效果,使得图形的边缘线条变得清晰。这种方法适用于绘制线图、散点图等各种类型的图形。 推荐的腾讯云相关产品是云服务器(CVM),它提供了稳定可靠的云计算资源,适用于...