plt.scatter(x, y, s=20, c=None, marker=‘o’, cmap=None, norm=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None 参数说明: x: 指定散点图的x轴数据 y: 指定散点图的y轴数据 s: 指定散点图点的大小,默认为20,通过新传入的变量,实现气泡图的绘制 c: 指定散点图点的颜色,默认为蓝色 marke...
plot(pdb_file, cmap='viridis', alpha=0.75, dpi=100, save=True, show=False, out='plot.png') pdb_file (str):与要下载的 PDB 条目对应的 PDB id cmap (str):用于表示允许区域密度的颜色图(来自 matplotlib); 默认为 viridis alpha (float): 设置颜色图的不透明度(0-1之间的值); 默认值为 0.75...
1.多次调用plot()函数 例: 该函数常用的参数含义如下: 2.调用plot()函数时传入一个二维数组,例如: arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) plt.plot(arr[0],arr[1:]) 1. 2. 3. 调用plot()函数时传入多组数据,例如: plt.plot(x1,y1,x2,y2) 1. 二、使用bar()...
使用的方法也很简单,下面举一个在标题添加偏导符号的例子: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#datax=np.arange(0,101)y=x#drawfig=plt.figure(figsize=(10,5))ax=fig.add_subplot(111)ax.plot(x,y)ax.set_title('$\partial y $/$\partial x $',fontsize=15) 结果很理想,是不是...
线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。 第二步:转换数据,应用函数 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的:加载...
plt.plot(x,y2) plt.show() 同时显示多张图时,在每一句 plt.plot(x,y) 前边添加 plt.figure() ,就可以画出多张图。 二、利用figure函数指定图片编号、大小 1、如果上述figure函数的参数为空,即plt.figure(),那么图片名字默认为1,2,3...
plt.plot(x,y,c='red',lw=3,ls='--',marker='o',markersize=10,markeredgecolor='blue',markerfacecolor='black',label='Y=Sin(X)') 展示图例:loc参数表示图例的位置(upper、lower、left、right、center),fontsize表示字体大小,frameon表示是否有边框 ...
● alpha:参考区域的填充颜色的透明度。 ●平移性:上面的函数功能、调用签名和参数说明可以平移到函数axhspan()上。 (8)annotate()添加图形内容细节的指向型注释文本 plt.annotate(string,xy=(np.pi/2,1.0),xytext=((np.pi/2)+.15,1.5),weight="bold",color="b",arrowprops=dict(arrowstyle="->",conne...
plot(x, y, color='blue', alpha=0.5) # 添加标题和轴标签 plt.title('淡化线图颜色的示例') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') # 显示图形 plt.show() 在这个示例中,我们使用alpha=0.5来设置线图的颜色透明度,使其在图中显示为淡化效果。你可以根据需要调整alpha的值来达到你想要的效果。
1. plot()函数：是用于显示变量的编号趋势哦 2. scatter()函数：是用于显示变量之间的关系哦 3. xlim()和ylim()函数：是用于显示x轴和y轴范围的函数哦 4. xlabel()和ylabel()函数：是用于显示x轴和y轴标签的函数哦 5. grid()函数：是用于显示图表的网格线的函数哦 6. axhline()和...