(43条消息) matplotlib.pyplot.plot()参数详解_ims-的博客-CSDN博客_matplotlib plot
【python】Matplotlib作图常用marker类型、线型和颜色 - 大大西瓜吃不饱 - 博客园 (cnblogs.com)
plt.plot()函数详细介绍
import matplotlib.pyplot as plt help(plt.plot)
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
| 参数 | 说明 |
|---|---|
x |
X轴数据，列表或数组，可选 |
y |
Y轴数据，列表或数组 |
format_string |
控制曲线的格式字符串，可选 |
**kwargs |
第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 |
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
- 风格字符
'‐'实线'‐‐'破折线'‐.'点划线':'虚线'' ' '无线条
- 标记字符
'.'点标记','像素标记(极小点)'o'实心圈标记'v'倒三角标记'^'上三角标记'>'右三角标记'<'左三角标记-
``'.'`` point marker
``','`` pixel marker
``'o'`` circle marker
``'v'`` triangle_down marker
``'^'`` triangle_up marker
``'<'`` triangle_left marker
``'>'`` triangle_right marker
``'1'`` tri_down marker
``'2'`` tri_up marker
``'3'`` tri_left marker
``'4'`` tri_right marker
``'s'`` square marker
``'p'`` pentagon marker 五角星形
``'*'`` star marker
``'h'`` hexagon1 marker 六边形
``'H'`` hexagon2 marker
``'+'`` plus marker
``'x'`` x marker
``'D'`` diamond marker
``'d'`` thin_diamond marker
``'|'`` vline marker
``'_'`` hline marker
b = np.arange(5)
plt.plot(b,b*1.0,'g.-',b,b*1.5,'rx',b,b*2.0, 'b')
plt.show()
**kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)
color : 控制颜色, color='green'
linestyle : 线条风格, linestyle='dashed'
marker : 标记风格, marker='o'
markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor='blue'
markersize: 标记尺寸, markersize=20
假如希望标记的颜色和线条的颜色不同，那么就这样用：
plt.plot(x,y,'g-') plt.plot(x,y,'r.') plt.show()
即，把plt.show()写在最后一句就行了。
坐标轴的设置：
(46条消息) Matplotlib数据可视化——设置坐标轴，原点，图例_量子孤岛的博客-CSDN博客_matplotlib坐标原点
今天突破了导轨和转台的调试程序，学习会Python娱乐一下
matplotlib库和MATLAB的数据可视化功能几乎是相同，只是因为人工智能的火爆以及使用方便深受大家喜爱。
1.基本使用
1.1figure图像
绘制单一函数的图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 1, 30)
y = 3*x + 1
plt.plot(x, y)
plt.show()
绘制两个函数
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50) # 注意linspace不是linespace
y1 = 2*x+1
y2 = x**2+1 # 乘方注意和C的区别
# 绘制第一个函数
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
# 绘制第二个函数
plt.figure(num=3, figsize=(6, 6))
plt.plot(x, y2)
plt.show()
绘制在同一坐标系中
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2, color='violet', linewidth=3.0, linestyle='--') # 指定颜色,线宽和线型
plt.show()
1.2 坐标轴的设置
截取x,y的某一区间进行展示
设置x,y的标签
设置某一轴的刻度间隔划分
设置坐标值对应的相应含义并正则化设置字体格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
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(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.5, 0, 1.5, 3],
[r'$Really\ bad\ \alpha$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$very\ good$'])#r表示正则化,$$表示用数学字体输出
plt.show()
移动坐标轴的位置
隐藏上下左右的某一个轴
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--')#指定颜色,线宽和线型
#截取x,y的某一部分
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
#设置x,y的坐标描述标签
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")
#设置x刻度的间隔
new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.5, 0, 1.5, 3],
[r'$Really\ bad\ \alpha$', r'$bad$',
r'$normal$', r'$good$', r'$very\ good$'])
#r表示正则化,$$表示用数学字体输出
# gca = 'get current axis'
ax = plt.gca()#获取当前坐标的位置
#去掉坐标图的上和右 spine翻译成脊梁
ax.spines['right'].set_color('None')
ax.spines['top'].set_color('None')
#指定坐标的位置
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置bottom为x轴
ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置left为x轴
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#这个位置的括号要注意
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()
1.3设置legend图例
最简单的方法就是在plot中打上label然后用legend( )方法实现
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
#绘制在同一个figure中
plt.figure()
plt.plot(x,y1,label='山高月小')
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--',label='水落石出')#指定颜色,线宽和线型
plt.legend()
plt.show()
如图所示，中文出现乱码，上网查了一下，需要在开头加上
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
1
2
这时显示正常了
更加高级的方法
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
x = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
#绘制在同一个figure中
plt.figure()
l1, = plt.plot(x,y1,label='山高月小')#放在handles中l1一定要加，
l2, = plt.plot(x,y2,color='red',linewidth = 2.0,linestyle = '--',label='水落石出')
plt.legend(handles=[l1, l2,],labels=['小舟从此逝','江海寄余生'],loc='best')
plt.show()
如果只打印l1的图例，则修改
plt.legend(handles=[l1,],labels=['小舟从此逝',],loc='best')
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未完待续~~
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原文链接：https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/84147063