1. matplotlib api 入门 matplotlib api 函数都位于maptplotlib.pyplot模块中 画图的各种方法: Figure:画图窗口 Subplot/add_Subplot: 创建一个或多个子图 Subplots_adjust:调整subplot周围的间距 color/linestyle/marker: 线颜色,线型,标记 drawstyle:线型选项修改 xlim: 图表范围,有两个方法get_xlim和set_xlim xtick...
p = plot(t,m,'*',t1,m1(1,:),'-r',t1,m1(2,:),'-b','MarkerSize',5); x=-1.5*pi; axis([x x+2*pi -1.5 1.5]); grid on; for i=1:100 hold on t=0.1*i; %下一个点 m=t-floor(t); t1=t1+0.1; %下一段线(组) m1=[sin(t1);cos(t1)]; p = plot(t,m,'*',t1...
y= np.array([1, 4, 9, 16]) plt.title("grid() Test") plt.xlabel("x - label") plt.ylabel("y - label") 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',line...
plot(x2, delta_L, 'x', mfc = 'none', label = 'Lorentz $l=4$') plt.grid('on') plt.xlabel('$x$') plt.ylabel('$\delta(x)$') plt.legend(loc='best') plt.savefig('delta.pdf', bbox_inches = 'tight') errorbar图 plt.errorbar(x1, y1, yerr=y1e, fmt='--o', mfc='...
plt.plot(x,list1,label='list1')#添加label设置图例名称plt.plot(x,list2,label='list2')#添加label设置图例名称plt.legend() 对应线的颜色也是可以设置的,一般我都是用默认的。 添加网格 添加网格可以让图更清晰。关键代码 plt.grid() 完整代码 ...
plot(m1, data1["B"],label = label[1],color = color[1]) ax1.plot(m1, data1["C"],label = label[2],color = color[2]) ax1.plot(m1, data1["D"],label = label[3],color = color[3]) ax1.plot(m1, data1["E"],label = label[4],color = color[4]) ax1.plot(m1, data...
离线绘图又有plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()两种方法,前者是以离线的方式在当前工作目录下生成html格式的图像文件,并自动打开;后者是在jupyter notebook中专用的方法,即将生成的图形嵌入到ipynb文件中,本文即采用后面一种方式(注意,在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时,需要在之前运行...
set(style="whitegrid") 直方图和密度图 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中,绘制的是各面元中数据点的数量。再以前面那个小费数据为例,通过在Series使用plot.hist方法,我们可以生成一张“小费占消费总额百分比”的直方图(如图9-21所示): 代码...
from bokeh.layouts import gridplot grid = gridplot([[p1, p2]]) show(grid) 运行结果如图4所示。▲图4 代码示例②运行结果代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。第7行工具条中的不同工具定义,第9行数据点的不同...
(grid[:-1,:-1]) ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1,-1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1,0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[]) # Scatterplot on main ax ax_main.scatter('displ','hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('...