plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标,第二个为绘制点的纵坐标 # 显示绘制的图 plt.show() 注意:在运行以上代码是可能会出现以下类似的报错: 这个错误是因为你的Matplotlib使用了一个名为backend_interagg的后端,但该后端没有FigureCanvas属性。可以尝试更改Matplotlib的后端配置。 例如在...
plot(x, y) # 显示图形 plt.show() 运行结果 二 绘图 figure 1 基础 figure 图 def figure2(): # 生成50个等间距的点,范围从-3到3 x = np.linspace(-3, 3, 50) # 定义第一个函数 y1 = 2x + 1 y1 = 2 * x + 1 # 定义第二个函数 y2 = x^2 y2 = x ** 2 ...
fig= plt.figure(figsize=(12,5));ax= fig.add_subplot(111)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k',label='one')#传入label参数,定义label名称ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k--',label='two')ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum,'k.',label='three')#图形创建完后,只需要调用l...
plot()方法可以有一个可选的格式字符串参数来指定线条和标记的颜色、样式和大小。 axes.plot() 1. 颜色: 样式: 线型: 举例如下: 例1: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(20) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in range(4): ax.plot(x, i * ...
就会用到figure()函数 一、同时显示多张图 import numpyas np import matplotlibpyplot as plt x=np.linspace(-1,1,50) y1=x**2 y2=2*x+1 plt.figure() plt.plot(x,y1) plt.figure() plt.plot(x,y2) plt.show() 同时显示多张图时,在每一句 pltplot(x,y) 前边添加 plt.figure() ,...
for patch, color in zip(box_plot['boxes'], colors): patch.set(facecolor=color) # 设置箱子两端线的属性 for whisker in box_plot['whiskers']: whisker.set(color='purple', linewidth=2) # 设置顶端和末端线条的属性 for cap in box_plot['caps']: ...
如带有特殊符号的值。对于图的样式调整，matplotlib允许隐藏边框线，移动坐标轴的位置，以及通过plot函数的不同参数来改变线条的颜色和标记。例如，plot(x, y, 'bo')会绘制蓝色的圆圈标记。总的来说，matplotlib的plot和figure功能为数据可视化提供了丰富的灵活性，使你能够精细地定制你的图表。
plt.plot(x,y1,x,y2) # 此时x不可省略 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 结果: 四.子图 fig,ax = plt.subplots(nrows, ncols, figsize, sharex, sharey, squeeze, subplot_kw, gridspec_kw, fig_kw) 返回值:type(fig)是matplotlib.figure.Figure,type(ax)是numpy.ndarray...
使用figure()函数可以同时显示多张图 同时显示多张图时，在每一句 plt.plot(x,y) 前边添加 plt.figure() 即可 利用figure()指定图片编号、大小，参数num=3 或其他数值，图片编号则为指定编号 参数figsize可以设置图片长和宽 线宽、线的类型可以通过plot函数的参数调整 在一张图中画多条线，使用plt....
ax.plot# Causes an autoscale update. plt.show ...可以通过使用虚化技术实现更好的分辨率和更大的效用: frombokeh.ioimportshow, output_notebook frombokeh.modelsimportCircle frombokeh.plottingimportfigure output_notebook plot = figure(tools="tap", title="Select a circle") renderer...