这个示例演示了使用fill_betweenx()函数,沿着坐标系的纵轴方向来填充两条曲线间的区域的方法,同时还演示了使用Numpy的masked_greater()函数来对满足条件的数据进行遮罩,使其不参与到图形的绘制过程和区域颜色的填充。 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #设置绘制图表时要使用的字...
fill_between(x, y_lower, y_upper, color="lightblue", alpha=0.5) # 绘制折线图,显示主要趋势 plt.plot(x, y, color="blue", alpha=0.7, linewidth=2) # 添加标题和轴标签 plt.title('Random Data Line and Area Plot with Error Bands') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') # 显示...
fill_between(x, y1) # 沿着x轴用红色绘制正弦曲线y1。 ax1.plot(x, y1, 'r') ax1.set_title('填充0~1之间的封闭区域') # 沿着x轴绘制正弦曲线y1,并填充y1的上限值~1之间的封闭区域 ax2.fill_between(x, y1, 1) # 沿着x轴用红色绘制正弦曲线y1。 ax2.plot(x, y1, 'r') ax2.set_title...
plt.fill_between(X,1,Y+1,color='blue',alpha=.25)#填充两个函数之间的区域,本例中填充(0和Y+1之间的区域) # plt.fill(Y,X,color='blue') plt.plot(X,Y-1,color='gray',alpha=0.6) plt.fill_between(X,-1,Y-1,where=-1>Y-1,color='blue',alpha=.6) plt.fill_between(X,-1,Y-1,...
ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(6, 6)) ax1.fill_between(x, y1...
2023年python数据可视化使用fillbetweenx函数同时填充两个区域最新文章查询,为您推荐python数据可视化使用fillbetweenx函数同时填充两个地区,python数据可视化用fillbetweenx函数同时填充两个区域,python数据可视化使用fillbetweenx函数同时填充2个区域,python数据可视化使
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 绘制折线图plt.plot(x,y,label='sin(x)',color='blue')# 填充区间plt.fill_between(x,y,where=(y>0),color='yellow',alpha=0.3,label='y > 0')plt.fill_between(x,y,where=(y<0),color='red',...
python3给图表区域着色fill_between() alpha指定颜色的透明度,Alpha值为0表示完全透明,1(默认设置)表示完全不透明。 fill_between()传递了一个x值系列:列表dates,还传递了两个y系列:highs和lows。 实参facecolor指定了填充区域的颜色。 highs_lows.py import csv...
plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show 具体实现效果: 3. 添加注释-annotate 我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中: xy 参数:备注的坐标点 xytext 参数:备注文字的坐标(默认为xy的位置) ...
(y2,1.0)#绘制二行一列图中的子图二,共享子图一中的x轴axes2=fig.add_subplot(212,sharex=axes1)axes2.plot(x,y1,x,y2,color='black')axes2.fill_between(x,y1,y2,where=y2<=y1,facecolor='green',interpolate=True)axes2.fill_between(x,y1,y2,where=y1<=y2,facecolor='deeppink',interpolate=...