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], ...,...
我们将为每条曲线设置不同的颜色和线型,以便更清晰地做区分。 plt.figure(figsize=(10,6))# 绘制曲线plt.plot(months,sales_a,color='blue',linestyle='-',marker='o',label='Product A Sales')plt.plot(months,sales_b,color='orange',linestyle='--',marker='s',label='Product B Sales')plt.plot(...
(loc=50, scale=10, size=1000) # Create figure with 'step' type of histogram to improve plot readability fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,5)) ax.hist([data1, data2], bins=15, histtype='step', linewidth=2, alpha=0.7, label=['data1','data2']) # Edit legend to get lines ...
plt.plot(x,y1) plt.figure() plt.plot(x,y2) plt.show() 同时显示多张图时,在每一句 plt.plot(x,y) 前边添加 plt.figure() ,就可以画出多张图。 二、利用figure函数指定图片编号、大小 1、如果上述figure函数的参数为空,即plt.figure(),那么图片名字默认为1,2,3... 指定了num=3 or 其他数值后...
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...
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 ...
importmatplotlib.pyplotaspltx=range(0,5)y=[2,5,7,8,10]plt.plot(x,y) 方法2 调用line importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.linesimportLine2Dfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot()line=Line2D(x,y)ax.add_line(line)ax.set_xlim(min(x),max(x))ax.set_ylim(min(y),max(y))plt.show...
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y') plt.show() 3.使用plotly进行交互式可视化: import plotly.express as px # 绘制散点图 fig = px.scatter(x=x, y=y) fig.show() 4.使用Bokeh进行更复杂的交互式可视化: from bokeh.plotting import figure, show ...
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 ...
fig = plt.figure() for i in range(num): y = pred[:, i] plt.plot(y) plt.show() # 生成一个布尔数组,标记每条预测是否大于实际收盘价 predictions_gt_actual = pred > df['close'].iloc[-1] # 计算预测大于实际收盘价的概率 probability_gt = predictions_gt_actual.mean() ...