setWindowTitle(u'pyqtgraph逐点画波形图') win.resize(800, 500)#小窗口大小 data = array.array('d') #可动态改变数组的大小,double型数组 historyLength = 100#横坐标长度 p = win.addPlot()#把图p加入到窗口中 p.showGrid(x=True, y=True)#把X和Y的表格打开 p.setRange(xRange=[0,history...
1plot()函数 plot(*args,**kwargs) plot()函数的常用参数 参数名称含义 args 前2个位置参数用来设置折线图上若干个端点坐标; 第一个参数位置:x坐标; 第二个参数位置:y坐标; 第三个参数位置:颜色、线型、标记符号形状: 颜色:‘r’(红色)、'g' (绿色)、'b'(蓝色)、'c'(青色)、'm'(品红色)、'y'...
plot()返回的是曲线的列表,比如line1,line2=plot(x1,y1,x2,y2).我们取得plot()函数返回的曲线之后用Setter方法来设置曲线的属性。 line,=plt.plot(x,y,'-') line.set)antialliased(False) #关闭抗锯齿 1. 2. 3.使用setp()命令: lines=plt.plot(x1,y1,x2,y2) plt.setp(lines,color='r',lin...
self.memplot = self.canvas.addPlot(title="Memory Loading", axisItems={'bottom': TimeAxisItem(orientation='bottom')}) self.p2 = self.memplot.plot(pen='r')### Set Data ###self.X = deque([],50) self.Y = deque([],50) self...
sns.scatterplot(x="Mes", y="deep learning", hue="categorical", data=df, ax=axes[0])axes[0].set_title('Deep Learning')sns.scatterplot(x="Mes", y="machine learning", hue="categorical", data=df, ax=axes[1])axes[1].set_title('Machine Learning')结果如下: 5. BokehBokeh是一个库...
y=np.random.rand(100)# 生成100个随机数# 更新图形line,=plt.plot(x,y)# 使用新数据绘制新的折线图 1. 2. 3. 4. 以上代码将生成一个包含随机数据的折线图,并将其分配给变量line。 5. 更新图形 最后一步是更新图形。我们可以使用set_ydata()方法来更新折线图的y轴数据,并使用draw()方法重新绘制图形...
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']: cap.set(color='g', linewidth=3) # 设置中位数的属性 ...
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum) ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])#设置刻度值 labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'])#设置刻度标签 ax.set_title('My first Plot')#设置标题 ax.set_xlabel('Stage')#设置轴标签 ...
ax.set_xticklabels(df["year"].unique().astype(str), rotation='vertical') # Ask Matplotlib to show it plt.show() 并生成这样的图表: Seaborn plot of British election data Plotly Plotly是一个绘图生态系统,它包括一个 Python 绘图库。它有三个不同的接口: ...
ax=plt.subplots()# Create a figure and an axes.ax.plot(x1,y1,label='legend_line1')# Plot some data on the axes.ax.plot(x2,y2,label='legend_line2')# Plot more data on the axes...ax.set_xlabel('x label')# Add an x-label to the axes.plt.ylabel("y...