我们使用plt.plot()绘制出sin曲线,并添加了标题和坐标轴标签。 4. 添加竖线 现在我们要在图中添加一条竖线,可以使用plt.axvline()方法来实现。示例如下: plt.axvline(x=5,color='r',linestyle='--')# 在x=5的位置添加竖线,红色虚线plt.text(5,0,' x=5',verticalalignment='bottom',horizontalalignment...
# 示例:创建纵向折线图 def create_vertical_line_chart(): plt.figure(figsize=(8. 5)) plt.plot(df['月份'], df['销售额'], marker='o', linestyle='-', color='b', label='销售额') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销售额 (元)') plt.title('每月销售额变化') plt.xticks(rotation=45...
可选参数[fmt] 是一个字符串,用来定义图的基本属性如:颜色(color),点型(marker),线型(linestyle) 具体形式 fmt = ‘[color][marker][line]’ fmt接收的是每个属性的单个字母缩写,例如:plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点实线 若属性用的是全名则不能用fmt参数来组合赋值,应该用关键字参数对单个属性赋值如:...
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter；col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数，但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y...
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]``. Commonly, these...
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter;col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数,但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y="...
2.1 折线图(Line Plot) import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建示例数据x = np.linspace(0, 10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 绘制线图plt.figure(figsize=(8, 4))plt.plot(x, y1, label='Sine Function', color='blue', linestyle='--')plt.plot(x, y2, label...
(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select, height=7, aspect=1.6, robust=True, palette='tab10', scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black')) # Decorations gridobj.set(xlim=(0.5,7.5), ylim=(0,50)) plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped ...
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
d = 0.5 # proportion of vertical to horizontal extent of the slanted line kwargs = dict(marker=[(-1, -d), (1, d)], markersize=12, linestyle="none", color='k', mec='k', mew=1, clip_on=False) ax1.plot([0, 1], [0, 0], transform=ax1.transAxes, **kwargs) ...