这段代码中,plot作为pyplot内置的函数,可用于接受参数,如果只接受了一个列表或者是一个一维数组,那么matplotlib就会假设这个序列是Y轴上的取值,并且会自动为你生成X轴上的值(从0开始),长度与Y的长度相同。 通常来说,plot函数可以这样表示: plt.plot(x, y, format_string) 1. 其中x,y表示坐标,format_string是...
plot(y) # 使用x作为索引数组0..N-1绘制y plot(y, 'r+') # 同上,但带有红色加号 1. 2. 3. 4. 您可以使用 Line2D 属性作为关键字参数,以便对外观进行更多控制。行属性和 fmt 可以混合使用。以下两个调用产生相同的结果: plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12) plot(x, y, color=...
x=np.linspace(0,10,100)sin_y=np.sin(x)cos_y=np.cos(x)# 对画布进行分区处理,(行数,列数,哪个区域)将画布分为2行2列 plt.subplot(2,2,1)# 将图画在区1# 修改x,y轴的坐标 plt.xlim(-5,20)plt.ylim(-2,2)plt.plot(x,sin_y)plt.subplot(2,2,2)# 将图画在区2plt.plot(x,cos_y)...
plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 显示图表plt.show() 在上面的示例中,我们首先准备了 x 和 y 的数据。然后,使用 plot 方法绘制折线图。接下来,使用 title、xlabel 和 ylabel 方法添加标题和标签。最后,使用 show 方法显示图表。 二、Seaborn Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库,...
1、绘制虚线图: x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y, linestyle='') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('虚线图示例') plt.show() 2、绘制散点图: x = [1, 2, 3, 4, 5]
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="...
ax.plot(a, 'ro', color='r',linewidth=1.0, label="Graph2") pp.xticks(dim) pp.grid() pp.show() pp.close() 当我运行代码时,生成的图像如下图所示: 预计第一个 y 值将在 x=1 中显示,最后一个在 x=24 中显示。但是 Python 索引从 0 开始,所以看起来代码正在“移动”值,从 x=2 开始(或...
x2 = np.arange(0.1,10,0.1)y2 = 1/x2plt.plot(x2,y2)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.xticks(range(-10,11,2))plt.yticks(range(-10,11,2))ax.set_yticklabels(range(-10,11,2))plt.axis([-10,10,-10,10])plt.title(u'$y=\\frac{1}{x}$')plt.grid(True...
("Position x (m)",fontsize=25) #设置横纵坐标名称与字号,字体默认为Arial,可以fontdict=参数自行更改 plt.scatter(x , y, color = 'red' ,s = 100) #绘制散点图,括号中参数分别为横坐标取值,纵坐标取值,颜色,大小/粗细 plt.plot(x, y, color = 'red' , ms=50) #绘制折线图,将散点连接起来...
1-plot绘制线型图 plot是python中最基本的绘制二维线性折线图的函数 基本使用方式:plt.plot(x,y,s) 代码实现: importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportpandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False#plt.plot(x,y,s) 画出红色...