plt.plot(yy,color='r',linewidth=5,linestyle=':',label='数据一')#color指定线条颜色,labeL标签内容 plt.plot(xx,color='g',linewidth=2,linestyle='--',label='数据二')#linewidth指定线条粗细 plt.plot(zz,color='b',linewidth=0.5,linestyle='-',label='数据三')#linestyle指定线形为点 plt.legend...
plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(data2) plt.show() 这段代码中,除了subplot函数之外都是我们熟悉的内容。subplot函数的前两个参数指定了subplot数量,即:它们是以矩阵的形式来分割当前图形,两个整数分别指定了矩阵的行数和列数。而...
plt.scatter(x,y,s = 5, c = color, alpha = 0.5) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 使用pyplot.plot()函数也可以实现 AI检测代码解析 x = 10 + 10 * np.random.randn(10000) y = 10 + 10 * np.random.randn(10000) plt.plot(x,y,'.',alpha...
通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标...
color="skyblue", is_smooth=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2)) # 添加利润数据线...
imshow(corr_matrix, labels=dict(x="X-axis", y="Y-axis", color="Correlation"), title='Heatmap with Annotations') # Show the plot fig.show() 运行后得到结果如下: 在这里,我们使用Plotly Express 创建带有注释的热图。通过标签参数,我们可以自定义坐标轴标签和颜色条标签。 10. 绘制雷达图 雷达...
plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color ='red', linewidth =1.0, linestyle ='--')# 设置坐标轴的取值范围plt.xlim((-1,1)) plt.ylim((0,3))# 设置坐标轴的lable#标签里面必须添加字体变量:fontproperties='SimHei',fontsize=14。不然可能会乱码plt.xlabel(u'这是x轴',fontproperties='SimHei'...
1、核心密度图kernel density estimate (KDE) plot View Code 2、二维KDE图two-dimensional (2D) KDE plot View Code 六、彩色图Color-coded plots View Code View Code 总结: 以上图形可分为三类: 趋势Trend——即为变化的模式 - sns.lineplot - 折线图最适合显示一段时间内的趋势,多条折线可用于显示多个组...
首先,python有一个专门的配色包jiffyclub/brewer2mpl,提供了从美术角度来讲的精美配色(戳这里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。 此外还有一些致力于美化绘图的库,用起来也都非常方便,比如olgabot/prettyplotlib 。 废话不多说,上图就是王道。(下面图片来源网络) ...
axes[0].plot(x, y,'ko') # 第二个子图, 六边形 nbins =20 axes[1].set_title('Hexbin') axes[1].hexbin(x, y, gridsize=nbins, cmap=plt.cm.BuGn_r) # 2D 直方图 axes[2].set_title('2D Histogram') axes[2].hist2d(x, y, bins=nbins, cmap=plt.cm.BuGn_r) ...