二、plot()-线形、颜色、数据点形状的选择 可以按这个顺序来输入线形命令: 线形 - Solid line (default) -- Dashed line : Dotted line -. Dash-dot line 颜色 r Red g Green b Blue c Cyan m Magenta y Yellow k Black w White 数据点的形状 + Plus sign o Circle * Asterisk . Point x Cross...
linestyle="--")# plt.plot(x2, y2, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--") #也可#plt.plot(x2, y2, 'rs--') #也可#设置X轴标签plt.xlabel('X坐标')#设置Y轴标签plt.ylabel('Y坐标')
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)#多条线: plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 1. 2. 3. 可选参数[fmt]是一个字符串来定义图的基本属性如:颜色(color),点型(marker),线型(linestyle)。 具体形式 fmt = '[color][marker][line]' 这里我们写...
'-' solid line style 表示实线'--' 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...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x=np.linspace(0,10,num=30) y=np.sin(x) z=np.cos(x) # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(6, 3)) # plot 画x与y和x与z的关系图 plt.plot(x,y,label='sin(x)',color='red', linewidth=1,marker='o',markersize=3) plt...
Line Styles 如: 'b'#blue markers with default shape'or'#red circles'-g'#green solid line'--'#dashed line with default color'^k:'#black triangle_up markers connected by a dotted line Colors 完整代码: #-*- coding: utf-8 -*-"""--- # @Date :2021/2/20 11:22 # @Author :wmzho...
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.Int` ) : (default: 0) 虚线偏移。
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...
'-' solid line style 实线样式 '--' dashed line style 虚线样式 '-.' dash-dot line style 点划线样式 ':' dotted line style 虚线样式 marker参数属性 '.' 点标记 ',' 像素标记 'o' 圆标记 'v' 三角向下标记 '^' 三角向上标记 '<' 三角向左标记 '>' 三角向右标记 '1' 向下标记 '2' 向上...
linestyles='dotted') # Points ax.scatter(y=df['1952'], x=np.repeat(1, df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7) ax.scatter(y=df['1957'], x=np.repeat(3, df.shape[0]), s=10, color='black', alpha=0.7) # Line Segmentsand Annotation for p1, p2, c in zip(df['19...