1.函数plot()——展现变量的趋势变化 函数功能:展现变量的趋势变化 调用签名:plt.plot(x,y,ls="-",lw=2,label="plot figure") 参数说明 x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 ls:折线图的线条风格 lw:折线图的线条宽度 label:标记图形内容的标签文本 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. import matplotlib.pypl...
DEFAULT_ALPHA = 0.8 plt.plot(data) title = "Figure Title" x_label = "X Axis" y_label = "Y_axis" title_text_obj = plt.title(title, fontsize=DEFAULT_FONT_SIZE, verticalalignment="bottom") title_text_obj.set_path_effects([patheffects.withSimplePatchShadow()]) pe = patheffects.withSi...
plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow =True) plot.set_title('Total Number of Deaths\n'+ str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1)].strftime('%y-%m-%d')), fontsize=12)importmatplotlib.animationasani animator ...
value=120,delta={'reference':100},gauge={'axis':{'visible':True,'range':[None,...
plt.plot(x,z,label="sin(x)",color="b",linewidth=2.5) plt.title("Matplotlib Figure: koding") #图表标题 plt.legend() #显示图形标签 plt.grid() #显示网格 plt.show() #显示绘图窗口 结果: 条形图 条形图可以利用plt.bar()(axis.bar())对象,默认是垂直条形。水平条形图可以利用plt.barh() ...
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, marker='o', alpha=0.5, linewidths=2, edgecolors='w', label='Data Points') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') ...
ax.plot(x,app) plt.show() 1 看着这个图,什么感受,我是觉得难看! 注:这里我们直接用了plot()函数画了一个坐标图,这是一个封装好的函数,我们输入参数,就可直接生成此样式的图,除此之外还有饼图,散点图,直方图,我们下一篇讲这些已经封装好的图。
Matplotlib基于Numpy的histogram进行了多样化的封装并提供了更加完善的可视化功能。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt # matplotlib.axes.Axes.hist()方法的接口 n,bins,patches=plt.hist(x=d,bins='auto',color='#0504aa',alpha=0.7,rwidth=0.85)plt.grid(axis=...
plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') 结果显示,如下: 注意为了显示中文,我们plt.rcParams属性设置了中文字体,不然不能正确显示中文title的。 2.散点图 散点图和折线图的原理差不多;如果使用直线连接散点图中的点,得到的就是折线图。所以你只需要设置线型...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(1000)# 绘图plt.boxplot(x)# 添加网格plt.grid(axis='y', ls=':', lw=1, color='gray', alpha=0.4)plt.show() 8. 误差棒图 —— errorbar() 此函数用于绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围: import matplotlib.py...