importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,5,7,11])plt.scatter(x,y)# 计算最佳拟合线的参数m,b=np.polyfit(x,y,1)# 添加虚线样式的最佳拟合线plt.plot(x,m*x+b,linestyle='--',color='blue')plt.title("Change Line Style - how2matplotlib....
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 plt #3...
Matplotlib 是一个很优秀的 Python 包,被我们用于数据的可视化,Matplotlib 几乎可以制作任何类型的数据可视化图表。 本文中,我将向您展示如何使用最重要的几个matplotlib 函数,你可以按照自己的需求进行任何类型的数据可视化。 导入了数据集后,让我们添加数据可视化所需的 Python 包: 输出 本文将用一个线型图(line plot...
echo"set style line 1 lt 1 lw 2 lc rgb '#0072B2'">plot.gpecho"plot 'data.txt' with lines ls 1">>plot.gp gnuplot plot.gp 1. 2. 3. </details> 配置详解 在这一节中,我们将详细讲解matplotlib的颜色和线条样式配置。 通过这些参数,我们可以灵活配置图表外观。 实战应用 创建一个复杂的折线图...
importmatplotlib.pyplotasplt plt.style.use('ggplot')# 使用 ggplot 风格 常见的样式有seaborn,bmh,dark_background等。你可以通过plt.style.available查看所有可用样式。 2. 自定义颜色和字体 为了让图表更加符合需求,你可以自定义颜色、字体和其他细节: ...
plt.plot(x,y) #传入x、y,通过plot绘制折线图 plt.show() #执行程序时展示图形 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 效果 2、保存到本地 import matplotlib.pyplot as plt # figsize:图片大小(宽,高),整数的元组(以英尺为单位,一英尺为2.54厘米),默认为none ...
ls(line_style): 参考线的线条风格 lw(line_width): 参考线的线条宽度 平移性: 同样适用于函数axvline() """ Example 1.3.6: 函数axhline() """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) y = np.sin(x) plt.plot(x,y,ls='-',lw='2',c='y'...
Matplotlib绘图属性设置 图例 Legend() 当后面写入时,会覆盖之前的 plt.figure(figsize=(8,4))x = np.linspace(0,3*np.pi,100)plt.plot(x,np.sin(x),label = "sin",ls = "--",color = "b")plt.plot(x,np.cos(x),label = "cos",ls = "--",color = "r")#图例plt.legend(['cos','...
Matplotlib新手上路(中) 其他 接上回继续一、多张图布局(subplot) 1.1 subplot布局方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(3, 2, 1) # 3行2列的第1张图 plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.subplot(322) # 等效于plt.subplot(2,2,2) 3行2列的第2张图 plt.plot([1, ...
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x1,y1,label='x1y1') #plot()中的label是用来定义图例 plt.plot(x2,y2,label='x2y2') plt.legend() #如果不定义这行命令,那么即使plot中定义了label图例,图例也不会在图片中显示出来 plt.xlabel('xdata') #设置纵横坐标名 ...