matplotlib是一个Python的2D绘图库,通过Matplotlib,可以仅需几行代码,便可生成绘图,直方图,条形图,散点图等。 绘图步骤: -> 创建图纸(figure) -> 在图纸上创建一个或多个绘图(plot)区域(也叫子图,坐标系/轴,axis) -> 在plot区域上描绘点、线等各种marker -> 为plot添加修饰标签(绘图线上的或坐标轴上的) ...
plt.plot(x, y, linestyle=, marker=, color=, linewidth=, markersize=, label=, ) 注意:1.其中linestyle=, marker=, color=, linewidth=, markersize=, label=, 格式是可选的。 2.label是图例标签,不是图的标题 二、运用plot()函数 1.以下是一个完整的plot()函数运用例子: import matplotlib.pyplot ...
@文心快码python matplotlib显示图例 文心快码 在Python中使用Matplotlib显示图例,可以按照以下步骤进行: 导入matplotlib库: python import matplotlib.pyplot as plt 创建数据并绘制图形: python x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] y2 = [2, 3, 5, 7, 11] plt.plot(x, y1, ...
1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创...
ax1.plot(x, x ** 3, label='cubic') ax1.set_xlabel('x label') # 设置x轴 ax1.set_ylabel('y label') # 设置y轴 ax1.legend() # 增加图例 # 显示图片 plt.show() 运行结果 3.实例3 程序 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
import matplotlib.pyplot as plt import random,io from pylab import mpl import numpy as np # 画出温度变化图 # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 准备x.y 坐标的数据 x= range(60) y= [random...
1、折线图(Line Plot) 绘制折线图(Line Plot)是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot()函数用于在坐标轴上绘制折线图(Line Plot),它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下, 使用代码:import matplotlib.pyplot as plt ...
Matplotlib图像基础 1.1基本绘图实例:sin、cos函数图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pylabimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)c,s=np.cos(x),np.sin(x)plt.plot(x,c)plt.plot(x,s)show() ...
通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标...
# 导入包import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd# 准备数据df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])# 拆分生成子图df.plot(figsize=(6, 6), subplots=True, layout=(2, 2))plt.show() ...