plt.plot(x,y) plt.show() 2 基本图像属性设置 2.1 坐标轴标题 #front(标签属性):字体、大小等 font = {'family':'Times New Roman','weight':'normal','size':12} plt.xlabel("x",font) plt.ylabel(r"y",font) 2.2 坐标轴范围 plt.xlim(0,100) ...
1、这里给出plot函数的部分常用参数: plt.plot(xdata, ydata, linewidth=None, linestyle=None, color=None, marker=None, markersize=None,markerfacecolor=None) xdata,ydata:要绘制的数据点 linewidth:线宽控制符 linstyle:线形控制符 color:颜色控制符 marker:标记类型控制符 markersize:标记大小控制符 markerfac...
plt.plot(x,y,linewidth=5)# 添加x,y轴名称 plt.xlabel('x',fontsize=14)# fontsize:设置字体大小 plt.ylabel('x^3',fontsize=14)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']# 用来正常显示中文标签,字体可自由设置电脑中自带的字体 # 给图标添加标题 plt.title('折线绘制图',fontsize=24)# 显示...
可以通过matplotlib.rcParams配置各matplotlib命令的默认参数,如下配置线条默认大小与颜色: import matplotlib as mplmpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2mpl.rcParams['lines.color'] = 'r' 也可以通过matplotlib .rc一次设置多个参数 import matplotlib as mplmpl.rc('lines', linewidth=2, color='r') (3)rcPar...
lines = plt.plot(x,y) line = lines[0] line.set_aa(False) #关掉反锯齿 line.set_alpha(0.5) #设置0.5的透明度 使用plt.setp来设置:setp的好处是一次性可以设置多根线条的样式。示例代码如下: lines = plt.plot(x,y) plt.setp(lines,linewidth=10,alpha=0.5) ...
使用plot方法:plot方法就是用来绘制线条的,因此可以在绘制的时候就把线条相关的样式通过参数传进去。示例代码如下: plt.plot(x,y,linewidth=2) 通过Line2D对象来设置:plot方法会返回一个装有Line2D对象的列表,比如lines=plt.plot(x1,y1,x2,y2)因为绘制了两根线条,因此lines中会有两个2D对象。而如果plot只绘制...
linestyle被确定后,可以修改线的宽度,linewidth或lw:如linewidth = "10"。 二、标题和轴标签 设置图片标题 plt.title("标题", fontsize=12, loc="center")//loc:left, right, center 1. 设置轴标签 plt.xlabel("x轴标题", fontsize=12, loc="left")//loc: left, right, center ...
plt.plot( 'x', 'y', data=df, color='skyblue', alpha=0.3) plt.show() (6)设置线条f风格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='dashed') plt.show() plt.plot( [1,1.1,1,1.1,1], linestyle='-' , linewidth=4) plt.text(1....
在画图前使用plt.figure()定义一个图像窗口:编号为3;大小为(8, 5);这两项参数可缺省。 其中,num参数决定了程序运行后弹出的图像窗口名字,但在klab平台下不会显示。 接着,我们使用plt.plot画出(x ,y2)曲线;使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型...
plt.plot(x, p, 'k' , linewidth= 2 ) #添加标题和标签 plt.title( 'histogram with normal distribution' ) plt.xlabel( 'value' ) plt.ylabel( 'frequency' ) #显示图形 plt.show() 想了解更多 赶紧扫码关注 python科研绘图 python科研绘图·目录 python...