plt.plot(sales_data.index, sales_data[product], color='lightgray', linestyle='--', label='_nolegend_') # 突出显示产品A的销售趋势,使用深色 plt.plot(sales_data.index, sales_data['Product A'], color='blue', marker='.', label='Product A') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 你要讲产品A,那...
line_up, = plt.plot([1, 2, 3], label='Line 2') line_down, = plt.plot([3, 2, 1], label='Line 1') plt.legend([line_up, line_down], ['Line Up', 'Line Down'],loc=5, title='line',frameon=False);#loc参数设置图例所在的位置,title设置图例的标题,frameon参数将图例边框给去掉 ...
plt.plot(x+1,marker='>') plt.plot(x+2,marker='s') plt.show 具体实现效果: 其中marker 支持的类型: ‘.’:点(point marker) ‘,’:像素点(pixel marker) ‘o’:圆形(circle marker) ‘v’:朝下三角形(triangle_down marker) ‘^’:朝上三角形(triangle_up marker) ‘<‘:朝左三角形(triangle...
plt.plot(x,marker='o') plt.plot(x+1,marker='>') plt.plot(x+2,marker='s') plt.show() 具体实现效果: 其中marker 支持的类型: ‘.’:点(point marker) ‘,’:像素点(pixel marker) ‘o’:圆形(circle marker) ‘v’:朝下三角形(triangle_down marker) ...
plot(data1[['index']], data1[['9_mon']], color='#83B3DF', marker='o', linestyle='solid', linewidth=1, markersize=6) for i in range(len(data1[['index']])): plt.text(data1['index'][i]-0.5, data1['9_mon'][i]+1.5,round(data1['9_mon'][i],1), fontsize=7,\ b...
plt.text(np.pi/2,max(y),'Max',fontsize=14)#添加文字 2.4 添加记号 plt.scatter([np.pi/2], [max(y)], marker='*', color='red', s=120)#画个记号 2.5 添加参考线 # 绘制水平线 plt.hlines(1, xmin =0, xmax =0.542, ls ='--', lw =2,\ ...
plt.plot(x,x*x) plt.show() 具体实现效果: 2. 添加文字-text 设置坐标和文字,可以使用 matplotlib.pyplot 对象中 text() 接口。其中 第一、二个参数来设置坐标,第三个参数是设置显示文本内容。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
plot(t, t ** 3, color='blue', linestyle='', marker='+', linewidth=3, label='Line 3') plt.legend(loc='upper left') # 图例的位置,可以设为'best',会自动放到最合适的地方 plt.savefig('E:\截图\绘图\huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示: 绘制子图 在Matplotlib中绘图在当前图形(...
matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写:'g--',表示颜色是绿色green,线型是'--'虚线。也可以使用参数明确的指定。 线型图还可以加上一些标记(marker),来突出显示数据点的位置。标记也可以放在格式字符串中,但标记类型和线型...
closeMeans1.plot(color='r',marker='D',label='Coco-Cola') 4.5 Pandas控制图像属性:绘图显示Intel和GE两家科技公司2014年10月的股票收盘价的概率分布 4.6 练习:用折线图比较Microsoft 和Intel 在2015 年每个月股票的最高收盘价。图标题为“MaxClose of MS and INTEL”,横坐标是时间,纵坐标是价格 ...