setWindowTitle(u'pyqtgraph逐点画波形图') win.resize(800, 500) # 小窗口大小 data = array.array('i') # 可动态改变数组的大小,double型数组 historyLength = 100 # 横坐标长度 a = 0 data=np.zeros(historyLength).__array__('d')#把数组长度定下来 p = win.addPlot() # 把图p加入到窗口中...
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.p1 = self.cpuplot.plot(pen='y') self.canvas.nextRow() 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([]...
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'...
但是绘制剖面图,我们还需不需要contourf命令呢?显然是不需要的,我们只想知道沿某个经度(或纬度)的地形变化如何,用ax.plot命令结合fill_between命令即可。而这两个命令,只需要传入一个一维的横坐标,和一维的纵坐标即可。关键就在怎么把z从二维的变为一维的。
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...
fig= plt.figure;ax= fig.add_subplot(1,1,1)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...
ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 直方图 直方图对于观察或真正了解数据点的分布十分有用。以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图,我们可以直观地了解分布...
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...
set_title('loglog() 示例') ax3.set_xlabel('对数X轴') ax3.set_ylabel('对数Y轴') ax3.legend() # 调整子图之间的距离 plt.tight_layout() # 显示图表 plt.show() 4.3 柱状图 plot.bar(): 用来绘制垂直柱状图 plot.barh(): 用来绘制水平柱状图 import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体以便正确...