颜色、标记和线型(color,linestyle,marker) matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。 eg:根据x和y绘制绿色虚线 ax.plot(x,y,'g--') 或者: ax.plot(x,y,linestyle='--',color='g') #常用的颜色都有一个缩写词,要使用其他任意颜色则可以通过指定其RGB值的形式...
color = Color(255, 255, 255) print(color) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 首先我们导入了刚才所说的两个组件,然后用attrs里面修饰了 Color 这个自定义类,然后用attrib来定义一个个属性,同时可以指定属性的类型和默认值。最后打印输出,结果如下: # Color(r=255, g=255, b...
plt.plot(x,np.log(x))>3.4< 少了.valuewb.sheets[0].range('A1').options(expand='table').value=[[1,2],[3,4],[5,6]]>3.5< .api.UsedRange无法调用(可能是版本问题?)nrow1 = ws.used_range.rows.countncol1 = ws.used_range.columns.count>3.5< row与rownum重复定义row = 1 #initial va...
#设置图像的大小plt.figure(facecolor='white',figsize=(9,6),dpi=100)plt.plot(df['X'],df['Y'])#设置图像的标题plt.title('折线图',fontsize=15,color='b')#设置图像的X、Y轴标题大小,颜色,与坐标轴的距离plt.xlabel('X轴',fontsize=10,color='r',labelpad...
sht_2.range('B1').options(pd.DataFrame,expand='table').value 用matplotlib绘图并将图片贴到excel...
# 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,...
如果一切都没有问题,就会弹出一个新窗口,其中绘制的是一条直线。你可以用鼠标或输入close()来关闭它。matplotlib API函数(如plot和close)都位于matplotlib.pyllot模块中,其通常的引入约定是: 虽然pandas的绘图函数能够处理许多普通的绘图任务,但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。matplotlib的示例库...
(xlist, ylist) #定义Z与X,Y之间的关系 Z = np.sqrt(X**2 + Y**2) fig,ax=plt.subplots(1,1) #填充等高线颜色 cp = ax.contourf(X, Y, Z) fig.colorbar(cp) # 给图像添加颜色柱 ax.set_title('Filled Contours Plot') ax.set_xlabel('x (cm)') ax.set_ylabel('y (cm)') #画...
df = pd.read_excel("plot.xlsx") # 1.绘制图形轨迹,在ployly里面叫做`trace`,每一个轨迹是一个trace。 trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居民") trace1 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["农村居民"],name="农村居民") ...
df = pd.read_excel("plot.xlsx") # 1.绘制图形轨迹,在ployly里面叫做`trace`,每一个轨迹是一个trace。 trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居民") trace1 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["农村居民"],name="农...