plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12) plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',linewidth=2, markersize=12) 1. 2. 当与fmt 冲突时,关键字参数优先。 标记数据绘图 有一种方便的方法可以用标记数据绘制对象(即可以通过 index obj [‘ y’]访问的数据)。不需要给出...
Plot the sine function over three different ranges using different line styles, colors, and markers. t = 0:pi/20:2*pi; plot(t,sin(t),'-.r*') hold on plot(t,sin(t-pi/2),'--mo') plot(t,sin(t-pi),':bs') legend('sin(t)','sin(t-pi/2)','sin(t-pi)');%%用图例标识...
'--' dashed line style 表示虚线 '-.' dash-dot line style 表示短线、点相间的虚线 ':' dotted line style 表示点线 参数linewidth 可以指定折线的宽度 参数marker 是指标记点,有如下的: 3) 管理图例 对于复式折线图,应该为每条折线添加图例,可以通过legend()函数来实现。 该函数可传入两个list参数,其中...
plt.plot( 'x', 'y', data=df, color='skyblue', alpha=0.3) plt.show() (6)设置线条f风格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='dashed') plt.show() plt.plot( [1,1.1,1,1.1,1], linestyle='-' , linewidth=4) plt.text(1....
plot绘图折线图 线条属性 线条属性有很多,如: color:线条颜色,值r表示红色(red) marker:点的形状,值o表示点为圆圈标记(circle marker) linestyle:线条的形状,值dashed表示用虚线连接各点 axis:坐标轴范围,语法为axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) 绘制出红色的虚线,且节点为圆点,坐标轴范围为x[0,6],y[0,20]...
plt.plot(x,y,linestyle="-",marker="o",markersize=8,label='Solid Line',color='blue')# 带方形标记的虚线 plt.plot(x,[i+1foriiny],linestyle='--',marker='s',markersize=8,label='Dashed Line',color='green')# 带有向上三角形标记的点划线 ...
``'--'`` dashed line style ``'-.'`` dash-dot line style ``':'`` dotted line style=== === 5. 而绘图参数非常多,部分详细介绍可见:https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12588121.html 6.以下用一个例子来说明,可能更快一些: importmatplotlib.pyplot...
plot(x,y)#第3步：显示图形plt.show()#2 定义绘图属性'''color：线条颜色，值r表示红色（red）marker：点的形状，值o表示点为圆圈标记（circle marker）linestyle：线条的形状，值dashed表示用虚线连接各点'''plt.plot(x, y, color='r',marker='o',linestyle='dashed')#plt.plot(x, y, 'ro')'''...
line_dash(:class:`~bokeh.core.properties.DashPattern` ) : (default: []) 虚线,类型可以是序列,也可以是字符串('solid', 'dashed', 'dotted', 'dotdash', 'dashdot')。 line_dash_offset(:class:`~bokeh.core.properties...
linestyle='dashed',linewidth=2, markersize=12) # 获取y_data4字典x_labels为X轴,y_test为Y轴 # plt.plot("x_labels", "y_test", data=y_data4) # 展示多条折线图1 # plt.plot(x_labels, y_data1) # plt.plot(x_labels, y_data2) # plt.plot(x_labels, y_data3) # 展示多条折线图...