matplotlib.pyplot.plot — Matplotlib 3.3.2 documentation matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[source] 将y 与 x 绘制为线条标记。 函数定义: plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,...
plt.figure()用来确定画图的图片 plt.plot()用来画线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-1,1,50) y1=x**2 y2=2*x+1 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') plt.plot(x,y1) plt.show() 五、设置坐...
除了上述基本用法外,Matplotlib还支持许多高级用法,如绘制3D图形、创建子图、自定义刻度等。例如,使用mpl_toolkits.mplot3d模块来绘制3D图形: python复制代码 frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D importnumpyasnp fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...
11、plt.figure()绘制多个绘图对象(Figure对象) Matplotlib 每个绘图区都对应一个 Figure 对象,一个绘图 Figure 对象里面可以包含多个 Axes 子图对象。如果不创建 Figure 对象,Matplotlib 缺省会自动调用 plt.figure(1) 创建绘图对象。 创建Figure() 对象: figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None...
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 ...
Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中。用plt.figure创建一个新的Figure。 importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt'''#plt.plot(np.arange(10)) fig = plt.figure() #plt.show() #figsize 有一些重要的选项,特别是figsize,规定的是图片保存到磁盘时具有一定大小的纵横...
python3中matplotilib的详解python3中matplotilib的详解 一、 作为Python生态中最具影响力的可视化工具库,Matplotlib自2003年诞生以来已形成完整的绘图体系。其底层构建在NumPy数组结构之上,通过面向对象的方式将图表元素抽象为可编程对象。开发者在创建Figure对象时,实际上是在内存中构建了一个虚拟画布,而每个Axes子图则...
[<matplotlib.lines.Line2D at 0xd90add0>] 添加图例 最简单的是在添加subplot的时候传入label参数. fromnumpy.randomimportrandnfig=plt.figure();ax=fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(randn(1000).cumsum(),'k',label='one')ax.plot(randn(1000).cumsum(),'k--',label='two')ax.plot(randn(1000)....
matplotlib 主要用于绘制二维图表,也可以通过 mpl_toolkits.mplot3d 块来绘制三维图表(使用 Axes3D 对象) 3.1 Figure 对象 和 坐标系 Axes Figure 对象是绘制的所有内容的顶层容器,包含一个或多个 Axes(坐标系)、标题、图例等 创建Figure 对象: fig = plt.figure() ...
def plot_volatility_comparison(spy_data, garch_vol, gjr_vol, har_vol):"""构建波动率模型比较图"""plt.figure(figsize=(15, 10)) # 计算历史已实现波动率(21日滚动)realized_vol = np.sqrt(252) * spy_data['Returns'...