主要为绘制一个简单的线形图,而且参数一般为(x,y)即为x轴的数据和y轴的数据,此外还有一些特殊的图例,需要到后面解释和介绍,比如画出直线,虚线,还有显示点的坐标的形状等等。 本题目主要介绍的是画出图像对应的线条,点型和颜色。 plot(x, y, 'fmt') fmt主要分为三个参数,即为color,marker(点型),线形(l...
1.plot(y)---绘制向量y对应于其元素序数的二维曲线图, 如果y为复数向量,则绘制虚部对于实部的二维曲线图. 2. 多组变量绘图:plot(x1,y1, 选项1, x2, y2, 选项2, ……)上面的plot格式中,选项是指为了区分多条画出曲线的 颜色,线型及标记点而设定的曲线的属性. MATLAB在多组变量绘图时,可将曲线以不同...
1plot()函数 plot(*args,**kwargs) plot()函数的常用参数 参数名称含义 args 前2个位置参数用来设置折线图上若干个端点坐标; 第一个参数位置:x坐标; 第二个参数位置:y坐标; 第三个参数位置:颜色、线型、标记符号形状: 颜色:‘r’(红色)、'g' (绿色)、'b'(蓝色)、'c'(青色)、'm'(品红色)、'y'...
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 default to ``[0, ..., N-1]``...
plt.plot(x, y2, marker='s', label='Even Numbers') # 添加图例,并自定义图例 plt.legend(loc='upper left', fontsize='large', title='Number Types', shadow=True, frameon=True) # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Legend') plt.xlabel('X Axis') ...
plot函数的基本用法如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) # 创建x轴数据 y = np.sin(x) # 创建y轴数据 plt.plot(x, y) # 绘制图形 plt.show() # 显示图形 3、plot函数参数详解 plot函数有很多参数,以下是一些常用的参数及其作用: ...
plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, marker, markersize, color, label) 各个参数的含义如下: x:表示x轴上的数据,可以是列表、数组等。 y:表示y轴上的数据,与x轴上的数据一一对应。 linestyle:表示线条的样式,如实线、虚线等,默认为实线。 linewidth:表示线条的宽度,以磅为单位,默认为1磅。
在Python中使用plot绘图,需要使用matplotlib库。下面是一个简单的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Simple Plot') # 显示图形 ...
plt.plot(x,y) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('折线图') plt.show() A选项:输出的折线图中x=2时y的值最小 B选项:输出的折线图中x=3时y的值最大 C选项:输出的折线图中x=1时y的值最小 D选项:输出的折线图中x=4时y的值最大 ...
plt.plot(x,y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 3. 设置样式 【示例】绘制折线图并设置样式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt # 准备绘制点坐标 x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 ...