1. Matplotlib 在Matplotlib中,我们使用plt.show函数显示图形,使用plt.savefig函数保存图形。 # 显示图形 plt.show() 保存图形 plt.savefig('sine_wave.png') 2. Seaborn 在Seaborn中,我们同样使用Matplotlib的plt.show和plt.savefig函数。 # 显示图形 plt.show() 保存图形 plt.savefig('sine_wave.png') 3. P...
1.直线图 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.arange(1,6) y= 2 *x plt.title("LineGraph")#标题名plt.xlabel("x axis")#x轴标注plt.ylabel("y axis")#y轴标注plt.plot(x,y)#以x为横坐标,y为纵坐标,按照(x,y)的顺序绘图plt.show()#显示图像 运行结果: 关于上述代码中的...
线图 import matplotlib.pyplot as plt a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[2.518,3.68,5.23,6.97,7.34,9.45,10.49,12.45,14.34] # 1.线图 #调用plt.plot来画图,横轴纵轴两个参数即可 plt.plot(a,b) plt.title("line graph") plt.xlabel("a") plt.ylabel("b") 直方图 import matplotlib.pyplot as pl...
''' author lizicong date 2022.8.29 function 画折线图 ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#支持图中显示汉字 def fun1(year,number): ''' 画折线图,年份和文献发表量的相关性 :param year: 年份 :param number: 文献数 :return:...
matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个关键字参数projection='3d'就可以创建三维Axes。
导入matplotlib.pyplot作为plt plt.axvline(0.2,0,1,label='pyplot垂直线') plt.legend() plt.show() 在此示例中,我们绘制一条垂直线。0.2表示将在图形的点0.2处绘制该线,0和1分别是ymin和ymax,标记行属性之一。legend()是实现绘图的MATLAB函数,可在图上启用标签。最后,show()将打开plot或graph屏幕。
%matplotlib inline # Version print(mpl.__version__)#> 3.0.0 print(sns.__version__)#> 0.9.0 1. 散点图 Scatteplot是用于研究两个变量之间关系的经典和基本图。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在Matplotlib,你...
Simple line graph express line lineplot Multiple line graph color and symbol attributes hue attribute Simple pie chart express pie matplotlib.pyplot.pie Exploded pie chart graph_objects Pie with pull attribute explode attribute Donut chart graph_objects Pie with hole attribute Add matplotlib.pyplot.Circl...
importmatplotlib.pyplotasplt # Set the interactive mode to ON plt.ion # Check the current status of interactive mode print(mpl.is_interactive) Output: True 2在 Matplotlib 中绘制折线图importmatplotlib.pyplotasplt #Plot a line graph plt.plot([5,15]) ...
# 1.导入相关库import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt# 2.创建figure画布对象figure = plt.figure()# 3.获取对应位置的axes坐标系对象axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)axes2 = figure.add_subplot(2,1,2)# 4.调用axes对象，进行对应位置的图形绘制axes1.plot([1,3,5,7],[4,9,...