这个语句可以通过设置my_pointset_data()来绘制点:my_point, = plt.plot([], [], 'bx', alpha=.5)所以我想模仿这个语句实现两点之间线的绘制:my_line, = plt.plot([,], [,], color='brown', linestyle='-')或者 my_line, = plt.plot([[],[]], [[],[]], color=
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随时间变化的数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建动态图表 plt.ion() # 打开交互模式 fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(x, y) # 更新动态图表 for i in range(100): line.set_ydata(np.sin(x ...
例如，可以使用以下命令设置Agg渲染器：import matplotlib matplotlib.use('Agg')2.禁用交互模式当绘图非常...
ax.spines['right'].set_color('red')#把右边框设置为红色ax.spines['top'].set_color('red')#把顶边框设置为红色ax.xaxis.set_ticks_position('top')#把x轴绑定在顶边框ax.yaxis.set_ticks_position('right')#把y轴绑定在右边边框plt.show() 8、设置边框位置 importmatplotlib.pyplot as pltimportnump...
1.matplotlib.animation 首先来画一条线,将一条线绘制的过程动态化: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation #导入负责绘制动画的接口 #其中需要输入一个更新数据的函数来为fig提供新的绘图信息 ...
http://matplotlib.org/api/animation_api.html 接下来完成一个实时获取cpu数值,并绘图的功能。 1.动画的骨架 初始化空数据,初始化图形大小和背景颜色,插入子图(三个数字分别表示几行几列第几个位置),初始化图形(数据为空)。 xdata =[] ydata=[]
# 获取matplotlib数据目录mpl-data data_path = mpl.get_data_path() # 构造自定义图例处理器 custom_handler1 = ImageHandler() # 设置图像图例 custom_handler1.set_image(data_path + r"\images\home.png") # 构造自定义图例处理器 custom_handler2 = ImageHandler() ...
在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下: 整个图像是fig对象。我们的绘图中只有一个坐标系区域,也就是ax。此外还有以下对象。 Data: 数据区,包括数据点、描绘形状 Axis: 坐标轴,包括 X 轴、 Y 轴...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp defscatterplot(x_data,y_data,x_label="",y_label="",title="",color="r",yscale_log=False):# Create the plot object _,ax=plt.subplots()# Plot the data,setthesize(s),color andtransparency(alpha)#ofthe points ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...