ax.plot(x,y) 1. 2. 3. plt.plot()函数和对应画出图像的线条,点型,颜色 plt.plot(color='', linestyle='', marker='',markerfacecolor='', markersize='') ''' color代表线段颜色 linestyle代表线段的类型 marker代表线段上的对应点的标识 markerfacecolor为标记(marker)的颜色 markersize为标记(marker)...
lineprops:多边形选区线条的属性,默认值为dict(color='k', linestyle='-', linewidth=2, alpha=0.5)。 markerprops:多边形选区端点的属性,默认值为dict(marker='o', markersize=7, mec='k', mfc='k', alpha=0.5)。 vertex_select_radius:多边形端点的选择半径,浮点数,默认值为15,用于端点选择或者多边形闭合。
Matplotlib.pyplot模块画折线图的plot函数的常用语法和参数含义如下: plot(x,y,s) plot函数也可以使用如下调用格式: plot(x, y, linestyle, linewidth, color, marker, markersize, markeredgecolor, markerfacecolor, markeredgewidth, label, alpha) linestyle:指定折线的类型,可以是实线、虚线和点画...
markersize = 设置线节点标志的大小,markerfacecolor = 设置线节点标志填充的颜色。 # 注意,如果使用简写就写”g--“,如果是linestyle=”g--“就会报错,因为g--是简写形式,g表示的是颜色,--表示的是color。 ax[2].plot(y*3,x**3,linewidth=0.75,linestyle="--",label = r"$y=\alpha^5$",color = ...
plt.plot(0,0,‘o’)## 这里前面两个参数表示x坐标和y坐标的位置;## 第三个参数是marker,表示画出的元素是一个原点(字母小o表示) plt.plot(0, 0, ‘o’) 我们还可以加上mardersize参数,用来制定marker的大小。比如: plot(1,1,'o’, markersize=30) ##在坐标(1, 1)的位置,画出一个size=30的原...
ax2.plot(x,y_sin, ‘go–’,linewidth=2,markersize=12) ax3.plot(x,y_cos,color=‘red’,marker=‘+’,linestyle=‘dashed’) 在上面的三个Axes上作画。plot,前面两个参数为x轴、y轴数据。ax2的第三个参数是 MATLAB风格的绘图,对应ax3上的颜色,marker,线型。
# 通过 markersize 参数来调节 点 的大小df["利润(百万美元)"].plot(color="green",figsize=(20,12),marker="o",markersize=10) 调节线型: # 通过 linestyle 调节线型df["利润(百万美元)"].plot(color="green",figsize=(20,12),marker="",linestyle="--") ...
plot(x,y3,color='#900302',marker='+',linestyle='-') 还可包含有其它的属性,如:markerfacecolor:标记颜色 、markersize: 标记大小 等等 示例: View Code 效果图: bar:柱状图 格式:bar(left, height, width, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3) ...
22、end(i+1)x11.append(i+1)x12.append(i+1)plt.figure(1)#youcanspecifythemarkersizetwowaysdirectly:plt.plot(number,x1,'bo',markersize=20,label='a')#bluecirclewithsize20plt.plot(number,x2,'ro',ms=10,label='b')#msisjustanaliasformarkersizeIgnd=pltegend(bbox_to_anchor=(1.05,1 23...
plot()函数画出一系列的点,并且用线将它们连接起来。看下例子: x = np.linspace(0, np.pi) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) ax1.plot(x, y_sin) ax2.plot(x, y_sin, 'go--', linewidth=2, markersize=12) ax3.plot(x, y_cos, color='red', marker='+', linestyle='dashed...