改变Marker的Full Style 在实际应用中,对于不同场景,可能需要使用更复杂的Marker样式。下面,我们将创建一个包含不同Marker样式的示例,并展示在同一个图中。 实际应用示例 假设我们要可视化一个销售数据集,并使用不同的Marker来表示不同地区的销售情况。以下是完整的代码: importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# ...
# color of nodes marker=None, # The marker style cmap=None, # Colormap norm=None, # Normalize vmin=None, # vmax=None, # alpha=None, # linewidths=None, # The linewidth of the marker edges verts=None, # edgecolors=None, # The edge color of the marker *, plotnonfinite=...
sc= ax.scatter(x, y, **kw)if(misnotNone)and(len(m) ==len(x)): paths=[]formarkerinm:ifisinstance(marker, mmarkers.MarkerStyle): marker_obj=markerelse: marker_obj=mmarkers.MarkerStyle(marker) path=marker_obj.get_path().transformed( marker_obj.get_transform()) paths.append(path) sc...
红色:把pl.plot(x, y, 'o')改成pl.plot(x, y, ’or’) 2.2.2 线条样式 Changing the line style 虚线:plot(x,y, '--') 2.2.3 marker样式 Changing the marker style 蓝色星型markers:plot(x,y, ’b*’) 2.2.4 图和轴标题以及轴坐标限度 Plot and axis titles and limits importnumpy as np...
ax.text(-0.5,y,repr(marker),**text_style)ax.plot([y]*2,marker=marker,**marker_style)format_axes(ax)# 设定要填充的标记符号的类型:marker=‘o’,以及大小和颜色filled_marker_style=dict(marker='o',linestyle=':',markersize=12,color='darkgrey',markerfacecolor='tab:blue',markerfacecoloralt='...
散点图:ax.scatter(x, y, z, c='color', marker='marker_style', label='label') 曲面图:ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='colormap') 线图:ax.plot(x, y, z, label='label') 柱状图:ax.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, shade=True) ...
markeredgewidth=1.5, markersize=5) plt.grid(True) plt.show() 输出如图(5-20)所示: 你甚至可以自定义x轴和y轴上的值,如下所示: x = y = np.arange(10) plt.plot(x, y, 'o--') plt.xticks(range(len(x)), ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']) ...
plt.plot(x+1,marker='>') plt.plot(x+2,marker='s') plt.show 具体实现效果: 其中marker 支持的类型: ‘.’:点(point marker) ‘,’:像素点(pixel marker) ‘o’:圆形(circle marker) ‘v’:朝下三角形(triangle_down marker) ‘^’:朝上三角形(triangle_up marker) ...
style=dict({'linewidth':3,'marker':'o','color':'green'}) plt.plot(*data,**style) #以*为前缀的变量名称(*data)是指提供了在函数调用中解包的列表,这样一来,列表就会产生位置参数。以**为前缀的变量名称(**style)是将字典解包为关键字参数。
company['Daily Return'] = company['close'].pct_change()# 画出日收益率fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)fig.set_figheight(8)fig.set_figwidth(15)maotai['Daily Return'].plot(ax=axes[0,0], legend=True, linestyle='--', marker='o')axes[0,0].set_title('贵州茅台')wu...