x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plot some data on the
plot函数是matplotlib中最常见的绘图函数,作用是以x为自变量y为因变量绘制的带结点标记的线条或以x,y为坐标的坐标点(Plot y versus x as lines and/or markers)。 下面通过实例简单演示plot函数的功能。 根据下图可知,plot函数可以绘制带结点标记的线,也可以线和标记点任选其一。 plot函数相当于根据y=f(x)关系,...
plt.plot(X, y, c='k') 1. 2. 3. 结果: 2.可传入多组x, y import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt x=(3,4,5) y1=np.array([3,4,3]) y2=pd.Series([4,5,4]) plt.plot(x,y1,x,y2) # 此时x不可省略 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
python的plot函数参数很多,其中主要有: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,**kwargs) Parameters---x, y : array-likeorscalar The horizontal/vertical coordinates of the data points.*x* values are optional. Ifnotgiven, they ...
A=np.array([1,1,1]) B=np.array([1,1,1]) C=np.hstack((A,B)) #[1,1,1,1,1,1] A=np.array([1,1,1])[:,np.newaxis] #改变维度的A B=np.array([1,1,1])[:,np.newaxis] D=np.hstack((A,B)) #[1,1 1,1
一. plt.plot() 参数篇 # marker 大全 x=np.array([-1,0,1]) y=np.array([-1,0,2]) mk='.,ov^<>1234sp*hH+xDd|_' for i in mk: plt.plot(x,y+mk.index(i)/10,marker=i) # 上移 plt.show() # linestyle 大全 ls=['-','--','-.',':',''] ...
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记,就可以使用plot()方法的marker 参数来定义。 以下实例定义了实心圆标记: 实例 importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np ypoints= np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) plt.plot(ypoints,marker='o') ...
buf=np.fromstring(canvas.tostring_argb(),dtype=np.uint8) 转换fig对象为argb string编码对象 以matplotlab 的 fig 对象为目标,获取 argb string编码图像 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 引入 ImageimportPIL.ImageasImage # 绘制图像 ...
import numpy as np i = np.matrix('1,2;3,4') print i 输出如下: [[1 2] [3 4]] demo2 import numpy.matlib import numpy as np j = np.asarray(i) print j 输出如下: [[1 2] [3 4]] demo3 import numpy.matlib import numpy as np ...
import numpy as np from scipy.stats import linregress # 一些样本数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])# 计算线性回归 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)# 输出斜率和截距 print("斜率:", slope)print("截距:", ...