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('...
import matplotlib.pyplot as plt # draw vertical lines on a given plot plt.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 sam...
col_widths = [log_table_widths, log_table_widths, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3, log_table_widths/3] # Add the table to the plot table = ax.table(cellText=cell_text, colLabels=col_labels, cellLoc='center', ...
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; 通过第...
plt.plot() # 展示图像 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 执行后显示效果如下: 二、plot函数使用 plot函数:用于绘制折线图。 1、绘制线型图 线型linestyle:‘-’是实线、'--'是线虚线、‘-.’是线点虚线等、‘:’是点虚线。
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) ...
python plot 实时更新曲线 pyplot.plot matplotlib.pyplot学习 Python数据可视化 plt.plot() plt.axvline() axhline() plt.title() plt.xticks() plt.tick_params() plt.lengend() plt.grid() plt.scatter() plt.bar() plt.hist() plt.pie()
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...
作用: Plot y versus x as lines and/or markers. 二维线画图函数。 参数:x, yarray-like or scalar//The horizontal / vertical coordinates of thedata points.xvalues are optionalanddefault torange(len(y)). 返回值:list of Line2D//A list of lines representing the plotted data. ...
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...