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="red", linewidth=1.0, marker = 's', linestyle="--") # 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('...
一. plt.plot() 参数篇 # marker 大全 x=np.array([-1,0,1]) y=np.array([-1,0,2]) mk='.,ov^<>1234sp*hH+xDd|_' for i in mk: plt.plot(x,y+mk.index(i)/10,marker=i) # 上移 plt.show() # linestyle 大全 ls=['-','--','-.',':',''] ...
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。
fig= plt.figure(1) x2= np.linspace(-0.2, 2, 10) y2= x2 + 0.3plt.plot(x2, y2, color="red", linewidth=1.0, marker ='s', linestyle="--")# plt.plot(x2, y2, color="#ef5492", linewidth=2.0, marker = 's', linestyle="--") #也可#plt.plot(x2, y2, 'rs--') #也...
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 ...
plt.plot()是Matplotlib库中用于绘制线图(折线图)的主要函数之一。它的作用是将一组数据点连接起来,以可视化数据的趋势、关系或模式。以下是plt.plot()的详细介绍: 1 plt.plot(x, y, fmt,**kwargs) x:表示X轴上的数据点,通常是一个列表、数组或一维序列,用于指定数据点的水平位置。
一、plt.boxplot 函数是什么? 二、使用步骤 1. 引入 Matplotlib 库 2. 准备数据 3. 绘制箱线图 三、plt.boxplot 函数常用参数 四、示例 前言 箱线图(Box Plot)能够帮助我们了解数据分布的情况,包括数据的中位数、四分位数、异常值等信息。Python的Matplotlib库提供了plt.boxplot函数,用于绘制箱线图。
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, uE, lab...