plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2],'yo-', a,np.cos(2*np.pi*a)/a,'g--', a,np.cos(2*np.pi*a),'r--') plt.ylabel("grade") #标记曲线,其中$符包括的部分是latex的语法,第二个参数xy是箭头所指位置,shrink是箭头与标记点的间隔 plt.annotate(r'$\mu=100$' , xy=(2, 1)...
# plt.plot(x2, y2, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--") #也可 # plt.plot(x2, y2, 'rs--') #也可 #设置X轴标签 plt.xlabel('X坐标') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y坐标') plt.title('test绘图函数') #设置图标 #plt.legend('绘图值', loc=2, fontsi...
不同的线 这些画线的输入参数都大差不差。 ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE...
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--')#指定颜色,线宽和线型 #截取x,y的某一部分 plt.xlim((-1,2)) plt.ylim((-2,3)) #设置x,y的坐标描述标签 plt.xlabel("I am x") plt.ylabel("I am y") #设置x刻度的间隔 new_ticks = np.linspace(-1,2,5) plt.xticks(...
python的plot函数参数很多,其中主要有: 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 ...
plt.show() 在这个示例中,我们使用了plot函数绘制了一个简单的折线图,我们可以看到,通过调整plot函数的参数,我们可以自定义图形的样式,如线条样式、宽度、颜色等。 除了上述基本参数外,plot函数还有一些可选参数,如下: markeredgewidth:表示数据点边缘的宽度,可以是整数或者浮点数,默认为1。
plt.show() # 指数函数 对数函数 x=np.linspace(np.exp(-2),np.exp(2),121) t=np.linspace(-2,2,121) plt.plot(x,np.log(x)) plt.plot(t,np.exp(t)) plt.plot(2*t,2*t) plt.grid() # 网格 plt.legend(['y=ln(x)','y=exp(x)','y=x']) # 对应曲线的标签 ...
plt.plot()函数是matplotlib.pyplot中最常用的函数,用于绘制图表。它的常用参数包括: x、y参数:指定要绘制的坐标数据。 color参数:指定图像的颜色。 linestyle参数:指定线段的样式,如实线、虚线、点线等。 marker参数:指定数据点的样式,如圆圈、正方形等。 linewidth参数:指定绘制的线宽。 示例代码: import numpy as...
绘制折线图需要的是matploglib库中的pyplot模块中的plot函数,基本用法如下: plot([x数组],[y数组], '图形相关参数') 2. 可用plt.plot?查询更详细的信息 3. 图形相关参数如下 线型linestyle - -. -- 等 点型v ^ s * H + x D o 等 颜色b g r y k w等 ...