1.plt.plot(x,y)即为绘图命令。 ①基础画图: plt.plot(x, y) 1. ②设置颜色: color属性 如果没有特别要求的话可以不手动设置颜色,如果要在一张图上画不同的线时,会自动分配颜色。也可以使用ax.plot效果相同。 plt.plot(x, y, color = 'red') 1. ③设置线型: lineStyle属性 可以选择’-’, ‘–...
left(angle): 画笔左转,传入任意一个目标角度。 right(angle): 画笔右转。 forward(distance): 画笔前进一段距离。 backward(distance): 画笔后退一段距离。 goto(x, y): 移动画笔到指定坐标。 颜色填充 begin_fill(): 开始填充。 fillcolor(color): 设置图形中填充的颜色。 end_fill(): 结束填充。 有了这...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, color='red') # 使用红色画线 plt.show() 二、使用十六进制颜色: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt...
颜色简写 Matplotlib 官方颜色 颜色参考链接:指定颜色_Matplotlib 中文网 2、 RGB颜色使用 import matplotlib.pyplot as plt R1,G1,B1=7,128,207 R2,G2,B2=250,109,29 R3,G3,B3=14,44,130 color1=(R1/255, G1/255, B1/255) color2=(R2/255, G2/255, B2/255) color3=(R3/255, G3/255, B3...
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) format_string由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b'蓝色'm'洋红色 magenta 'g'绿色'y'黄色 'r'红色'k'黑色 'w'白色'c'青绿色 cyan '#008000'RGB某颜色'0.8'灰度值字符串 多条曲线不指定颜色时,会自动选择不同颜色 ...
(voltages1)# 创建一个 Matplotlib 的 Figure 对象和一个 Axes 对象fig,ax=plt.subplots()#设置循环的颜色colors=['b','g','r']# 循环绘制每个温度下的充放电曲线,并指定相同的颜色foriinrange(len(temps)):ax.plot(x,voltages1.iloc[:,i],'-',color=colors[i],label=f'Temperature{temps[i]}℃'...
matplotlibpyplotpltx=[1,2,3,4,5]y=[10,20,30,40,50]# 绘制折线图plt.plot(x,y)# 设置 x 轴刻度颜色为红色plt.xticks(color='red')# 设置 y 轴刻度颜色为红色plt.yticks(color='red')# 显示图表plt.show() 运行以上代码片段,我们将得到一个带有红色刻度颜色的折线图。
这个指定条状图的颜色red green blue black pink gray orange purple hist中的alpha参数是控制填充颜色的深度,可以把alpha设置成0.99和0.01,看看画出来的效果就知道了 #导入测试数据(鸢尾花数据)fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入matplotlib.pyplotimportmatplotlib.pyplotasplt#下载鸢尾花数据iris=load_iris()#截...
plt.scatter(x,y, color='r', marker='+') plt.show() 这里的参数意义: x为横坐标向量,y为纵坐标向量,x,y的长度必须一致。 控制颜色:color为散点的颜色标志,常用color的表示如下: b---blue c---cyan g---green k---blackm---magenta r---red w---white y---yellow 有四种...
#画图设置 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x1,y1,label='x1y1') #plot()中的label是用来定义图例 plt.plot(x2,y2,label='x2y2') plt.legend() #如果不定义这行命令,那么即使plot中定义了label图例,图例也不会在图片中显示出来