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ax...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 设置数据x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))# 绘制 sin 曲线plt.plot(x,y1,color='blue',linestyle='-',linewidth=2,label='sin(x)')# 绘制 cos 曲线plt.plot(x,y2,color='red',linestyle='...
importplotasplt# 创建x和y坐标轴的数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]# 创建一个折线图plt.plot(x,y)# 添加网格plt.grid(True,color='gray',linestyle='--',linewidth=0.5)# 显示图表plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 上述代码中,通过在grid()...
plt.plot(x, y) plt.grid(axis='x')#设置 x 轴方向显示网格线plt.show() 显示结果如下: 以下实例添加一个简单的网格线,并设置网格线的样式,格式如下: grid(color='color',linestyle='linestyle',linewidth=number) 参数说明: color:'b' 蓝色,'m' 洋红色,'g' 绿色,'y' 黄色,'r' 红色,'k' 黑色...
plt.grid()# 生成网格 plt.show() 参数 matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs) grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个: b : 布尔值。就是是否显示网格线的意思。官网说如果b设置为None, 且kwargs长度为0,则切换网格状态。但是没弄明白什 么...
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80) ### 其他的绘制图形的代码 我们也可以使用grid方法,来显示图片的网格: plt.plot(x,y,color="r") plt.grid() 保存图片: 可以调用plt.savefig(path)来保存当前的图片。 示例代码如下: plt.savefig("./abc.png")...
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)### 其他的绘制图形的代码 我们也可以使用grid方法,来显示图片的网格: plt.plot(x,y,color="r") plt.grid() 保存图片: 可以调用plt.savefig(path)来保存当前的图片。 示例代码如下: plt.savefig("./abc.png")...
my_style=mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='sas',marketcolors=my_color,gridaxis='both',gridstyle='-.', y_on_right=False,rc={'font.family':'SimHei'}) add_plot=[mpf.make_addplot(df[['upper']],linestyle='dashdot'), mpf.make_addplot(df[['middler']],linestyle='dashdot'), ...
plt.plot(x, y2. color='red', linestyle='--', linewidth=1.5. label='cos(x)') plt.title('正弦和余弦函数', fontsize=15) plt.xlabel('x', fontsize=12) plt.ylabel('y', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ...
#作图1 ax1.plot(x, x) #作图2 ax2.plot(x, -x) #作图3 ax3.plot(x, x ** 2) ax3.grid(color=’r’, linestyle=’–‘, linewidth=1,alpha=0.3) #作图4 ax4.plot(x, np.log(x)) plt.show() 4.面向对象API:add_subplots与add_axes新增子图或区域 ...