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]``...
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'...
An object with labelled data. If given, provide the label names to plot in x and y. 带有标记数据的对象。如果给定,则提供标记名称,以便在 x 和 y 中进行绘图。 Note Technically there’s a slight ambiguity in calls where the second label is a valid fmt. plot(‘n’, ‘o’, data=obj) c...
plt.plot(x, y, color='r',marker='o',linestyle='dashed') #plt.plot(x, y, 'ro') ''' axis:坐标轴范围 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax], 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt.axis([0, 6, 0, 20]) plt.show() 使用数组同时绘制多个线性 ...
plt.title('Data Trends Over Time') plt.plot(x, y) plt.show() 这段代码将生成一个简单的折线图,其中x轴表示时间或其他连续性变量,y轴表示数据。在这个示例中,我们创建了两个列表x和y,分别表示时间和对应的数据,然后将它们传递给plot()函数。最后,我们使用show()函数显示图形。
plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[fmt2],...,**kwargs)根据x,y数据,实现折线或点状图。 x:横坐标数据,可选参数。 y:纵坐标数据。 fmt:可选参数,定义图形基本格式,如颜色、标记和线型。 2. 简单用法 ...
上图的X坐标是1-3,纵坐标是1-4,这是因为如果你只提供给plot()函数一个列表或数组,matplotlib会认为这是一串Y值(Y向量),并且自动生成X值(X向量)。而Python一般是从0开始计数的,所以X向量有和Y向量一样的长度(此处是4),但是是从0开始,所以X轴的值为[0,1,2,3]。
我们可以通过绘制图像来证明对当前数据集使用线性回归有效的原因。为此，我们在上面的 load_data 中调用了 plot_data 函数，现在我们来定义一下 plot_data 函数： def plot_data(x, y): plt.xlabel('house size') plt.ylabel('price') plt.plot(x[:,0], y, 'bo') plt.show() 调用该函数，将生成下图...
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', hue='day', data=data) plt.title('Scatter Plot of Total Bill vs Tip') plt.show() 四、使用Plotly进行交互式绘图 Plotly是一个强大的绘图库,支持创建交互式图表,特别适用于需要动态和交互的可视化场景。
ax.plot(x,y,c='b',ls='-',lw=2) ax.annotate('maximum', # 指向性注释 注释内容 xy=(np.pi/2,1), # 注释位置 xycoords='data', # 坐标系统,‘data’表示与直线图同坐标 xytext=((np.pi/2)+.15,.8), # 标记的左下角顶点位置 ...