if 'c' and 'color' not in kw: kw['color'] = 'r' fig = plt.figure() plt.title(name) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.plot(*args,**kw) plt.grid() plt.show() #import numpy as np #a = np.arange(36) #plot_line(a,name='chart',xlabel='count') 1. 2. 3. 4....
>>> plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses 1. 2. 3. 4. 您可以使用Line2D属性作为关键字参数来对外观进行更多的控制。Line属性和fmt可以混合使用。下面两个调用产生相同的结果: >>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12) >>> plot(x, y, color='green', marker='o',...
if'c'and'color'notinkw: kw['color']='r' fig=plt.figure() plt.title(name) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.plot(*args,**kw) plt.grid() plt.show() #import numpy as np #a = np.arange(36) #plot_line(a,name='chart',xlabel='count')...
plt.plot(hist, color='r') plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("(b)直方图曲线") plt.show() 上述代码绘制的“Lena”灰度图像所对应的直方图曲线如图4所示,图4(a)表示原图像,图4(b)表示对应的灰度直方图曲线。 同时输出直方图的大小、形状及数量,如下所示: ...
colorbar() # 添加标题和标签 plt.title("热力图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 8. 面积图(Area Plot) 用于显示随时间或其他变量的变化趋势,通过填充颜色来表示不同区域的数值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import matplotlib.pyplot...
plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.figure() plt.plot(data2) plt.show() 这段代码绘制了两个窗口的图形,它们各自是一个不同区间的线形图,如下所示: 注:初始状态这两个窗口是完全重合的。 多个subplot 有些情况下,我们是希望在同一个窗口显示多个图形。此时就这可以用多个subplot。下面是...
plot(x,y2,color = 'b') # 线颜色为蓝色 ax3.plot(x,y1,color = 'g') # 线颜色为绿色 plt.show() # 显示图像 绘制效果图如下: 6.2 线标记 标记marker 描述 ‘o’ 圆圈 ‘.’ 点 ‘D’ 菱形 ‘s’ 正方形 ‘h’ 六边形1 ‘*’ 星号 ‘H’ 六边形2 ‘d’ 小菱形 ‘_’ 水平线 ‘v’...
python数据分析006_Python 2D绘图库Matplotlib 一.Matplotlib的图像的结构图: 1. 第一层是底层的容器层,主要包括Canvas、Figure、Axes; 2. 第二层是辅助显示层,主要包括axis、spines、grid、legend、title等; 3. 第三层为图像层,即通过plot、scatter等方法绘制的图像。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成示例数据np.random.seed(0)x=np.random.randn(1000)y=np.random.randn(1000)# 创建2D直方图plt.figure(figsize=(10,8))plt.hist2d(x,y,bins=30,cmap='viridis')plt.colorbar(label='Count')plt.xlabel('X-axis - how2matplotlib.com')plt.ylabel('Y-...
plt.plot(theta,theta*3) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. pyplot.hist直方图 与条形图不同,直方图展示的是数据的分布情况,其横坐标会将取值分段,根据一定的间隔来计算间隔中有多少值来体现相关数值的频率分布。 #生成随机数据 x = 10 + 10 * np.random.randn(10000) ...