plt.plot(x, y, label='Sine Wave') 添加垂线 plt.axvline(x=5, color='r', linestyle='--', linewidth=2, label='Vertical Line at x=5') 添加标题和标签 plt.title('Plot with Vertical Line') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') 显示图例 plt.legend() 显示图形 plt.show() ...
我们使用plt.plot()绘制出sin曲线,并添加了标题和坐标轴标签。 4. 添加竖线 现在我们要在图中添加一条竖线,可以使用plt.axvline()方法来实现。示例如下: AI检测代码解析 plt.axvline(x=5,color='r',linestyle='--')# 在x=5的位置添加竖线,红色虚线plt.text(5,0,' x=5',verticalalignment='bottom',...
# 示例:创建纵向折线图 def create_vertical_line_chart(): plt.figure(figsize=(8. 5)) plt.plot(df['月份'], df['销售额'], marker='o', linestyle='-', color='b', label='销售额') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销售额 (元)') plt.title('每月销售额变化') plt.xticks(rotation=45...
plot(rdm) lgd = legend('Line 1','Line 2','Line 3','Line 4'); lgd.FontSize = 12; lgd.TextColor = 'blue'; lgd.NumColumns = 2; lgd.Location = 'southwest'; leg.Orientation = 'vertical'; title(lgd,'My Legend Title'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13....
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter；col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数，但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y...
比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
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 ...
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number ofcylinders") plt.show() draw_scatter("F:\数据杂坛\datasets\mpg_ggplot2.csv") 实现效果: 在散点图上添加趋势线(线性拟合线)反映两个变量是正相关、负相关或者无相关关系。红蓝两组数据分别绘制出最佳的线性拟合线。
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter;col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数,但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y="...
2.1 折线图(Line Plot) import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建示例数据x = np.linspace(0, 10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 绘制线图plt.figure(figsize=(8, 4))plt.plot(x, y1, label='Sine Function', color='blue', linestyle='--')plt.plot(x, y2, label...