plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 1. 2. 点或线节点的坐标由 x,y 给出。 可选的参数 fmt 是定义基本格式(如颜色、标记和线条风格)的方便方法。这是一个快捷的字符串表示法,在下面的 Notes 部分中进行了描述。 plot(x, y) # 使用默认线条样式和颜色绘制x和y plo...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp # vertical 绘制垂直线 mp.vlines(vval, ymin, ymax)#列的位置,起点坐标y,终点坐标y # horizotal 绘制水平线 mp.hlines(xval, xmin, xmax)#行的位置,起点坐标x,终点坐标x #显示图表 mp.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. #基本绘图...
# 添加特定分割线 ## vlines: vertical 垂直于 x 轴的线,在变量'经济总量'的均值处开始画, ## y 轴的范围[1.5, 3] plt.vlines(x=df['经济总量水平'].mean(), ymin=-1.5, ymax=3, colors='red', linewidth=2) plt.hlines(y=df['人均水平'].mean(), xmin=-4, xmax=6, colors='red',...
Trace0是Markers，Trace1是Lines和Markers，Trace3是Lines。然后把三种图放在Data这个列表里面，调用py.ipl...
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
你可能注意到运行上面代码时有输出<matplotlib.lines.Line2D at ...>。matplotlib会返回引用了新添加的子组件的对象。大多数时候,你可以放心地忽略这些输出。这里,因为我们传递了label参数到plot,我们可以创建一个plot图例,指明每条使用plt.legend的线。 笔记:你必须调用plt.legend(或使用ax.legend,如果引用了轴的话...
(inplace=True) # Draw plot plt.figure(figsize=(14,14), dpi=80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z) for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z): t = plt.text(x, y, round(tex,2), horizontalalignment='right'if x <0else'left', verticalalignment='...
# Draw plot plt.figure(figsize=(14, 14), dpi=80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z) for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z): t = plt.text(x, y, round(tex, 2), horizontalalignment='right' if x < 0 else 'left', verticalalignment='center',...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
子图使用了subplot,而不是subfigure。fiugre仅是一个矩形容器,而plot则是具体的图形元素了,所以subplot会自动创建一个Axes,这个Axes是属于特定subplot的。 画布的设置 创建好了画布之后,我们就可以对画布进行设置,比如添加标题、坐标轴、设置坐标轴刻度、图例等 ...