参数y表示水平参考线的出发点哦，也就是距离原点的水平距离哦；参数color也可以简写为参数c哦，代表参考线的线条颜色哦；参数linestyle当然也可简写为参数ls哦，代表参考线的线条风格哦，linewidth参数呢也可简写为参数lw，代表参考线的线条宽度哦。matplotlib.axvline(x=0.0, color=’r’, linestyle=’-’, linew...
linewidth:线宽,linestyle:线条类型,label:图例,marker:数据点的类型 in1, = plt.plot(data['时间'],data['收入_Jay'],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=':', marker='o') in2, = plt.plot(data['时间'],data['收入_JJ'],color="darkblue",linewidth=1,linestyle='--', marker='+') in...
line1, = ax.plot(x, y[:,0], linestyle='--', color = 'b', dashes=[5, 2], linewidth=2, label='Intensity 1') 颜色设置(color) 一些相对常见的颜色设置可以参考下表: 更多的颜色设置可以参考下图: 图3:颜色显示 关于画面的一些通用设置 加入了一些基本设置后的程序如下: importnumpyasnpimportma...
(2)通常用fig变量表示整张图片,ax变量表示多个图表 (3)plot(x轴数据集,y轴数据集,线宽(可不写,不写则默认大小))方法 (4)ax.set_title;ax.set_xlabel;ax.set_ylabel(“轴的代表意义”,字体大小(fnotallow=整数)) (5)ax.tick_params(axes=‘x/y/both’,labelsize=整数)方法,设置刻度标记的大小 注:...
ax.plot(x, y, c, linewidth=lw) # 显示图形 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 图形展示: 给定两组数据,建立y与x的关系试,使用plot函数进行画图,本次画图线条选用点虚线形式,粗细选用1,点选用方形,点大小选用值为10,图例为‘1234’ import matplotlib.pyplot as plt ...
ax.plot(iters, avg, color=color,label="algo1",linewidth=3.0) ax.fill_between(iters, r1, r2, color=color, alpha=0.2) color=palette(1) avg=np.mean(alldata2,axis=0) std=np.std(alldata2,axis=0) r1 =list(map(lambdax: x[0]-x[1],zip(avg, std))) ...
ax1.text(i, v+ 3, str(v), ha='center', va='bottom', fontsize=8)#绘制折线图ax1.plot(x, df['销售数量2'], color='lightgreen', marker='o', linestyle='-', linewidth=2)#添加折线图数据标签fori, vinenumerate(df['销售数量2']): ...
# 利用linewidth属性设置线条的宽度 plt.plot(x,y,linewidth=5)# 添加x,y轴名称 plt.xlabel('x',fontsize=14)# fontsize:设置字体大小 plt.ylabel('x^3',fontsize=14)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用来正常显示中文标签,字体可自由设置电脑中自带的字体 ...
ax.fill(angles, values,'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten.tolist values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="group B") ax.fill(angles, values,'r', alpha=0.1) ...
add_axes([0,0.66,1,0.3],projection=proj) create_map(ax1)#让每个子图有地图与经纬度 create_map(ax2) create_map(ax3) ###首先是将数据全部绘制出来,不做取舍### a=ax3.contour(lons[:,:],lats[:,:],HGT_P0_L100_GLL0[:,:],linewidths=0.5,colors='k',levels=np.arange(500,600,4)) b=...