• plot绘图


    plot绘图

    坐标系图(折线图)

    折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势

    plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

    • y:Y轴数据,列表或数组,必选
    • x:X轴数据,列表或数组,可选
    • format_strong:线条样式格式字符串,可选
    • **kwargs:第二组或更多(x,y,format_string),多组参数,多个线条

    绘制一条线时,x轴可以省略,默认用y轴数据的索引代替

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.plot([0,2,4,6,8]) #默认Y轴坐标
    plt.plot([0,2,4,6,8],[1,5,3,9,7]) #X轴坐标值,Y轴坐标值
    
    plt.show() #显示图片

    当绘制多条曲线时,各条曲线的x轴不能省略

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = np.arange(10)
    plt.plot(a,a*1.5,a,a*3,a,a*4.5,a,a*6) #四条线,两个参数xy一组
    
    plt.show()


    format_string,线条样式格式字符串,可选

    由颜色字符/风格字符/标记字符组成

    颜色字符

    • r 红色
    • g 绿色
    • b 蓝色
    • w 白色
    • c 青色
    • m 洋红
    • y 黄色
    • k 黑色
    • #00ff00 RGB颜色,16进制表示法
    • 0.8 灰度值字符串

    如果不设置颜色,系统会取一个不同颜色来区别线条


    风格字符

    • - 实线
    • -- 虚线,破折线
    • -. 点划线
    • : 点虚线,虚线
    • "" 留空或空格,无线条

    图像打印时,黑白打印机不能区分颜色,需要风格区分


    标记字符

    标记线条中的点

    • . 点标记
    • , 像素标记,极小的点
    • 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
    • * 星形标记
    • + 十字标记
    • x x标记
    • | 垂直线标记
    • 1 下花三角标记
    • 2 上花三角标记
    • 3 左花三角标记
    • 4 右花三角标记
    • s 实心方形标记
    • p 实心五角标记
    • h 竖六边形标记
    • H 横六边形标记
    • D 菱形标记
    • d 瘦菱形标记

    颜色/风格/标记字符可以任意顺序组合

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = np.arange(15)
    plt.plot(
        a,a*1.5,'r',
        a,a*3,'--',
        a,a*4.5,'o',
        a,a*6,'g-.',
        a,a*7.5,'-.g',
        a,a*9,'-g.'
    )
    
    plt.show()


    还可以单独设置

    • 线条颜色,color='green'
    • 线条风格,linestyle='--'
    • 线条粗细,linewidth=5.0
    • 标记风格,marker='o'
    • 标记颜色,markerfacecolor='blue'
    • 标记尺寸,markersize=20

    单独设置不能同时给多个线条设置属性,每个线条单写一句plot

    例子:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = np.arange(15)
    
    plt.plot(
        a, # x
        a*3, # y
        color='#ff0000', # 颜色
        linestyle='--', # 线条风格
        marker='o', # 标记风格
        markerfacecolor='#ffff00', #标记颜色
        markersize='10' #标记大小
    )
    
    plt.plot(a,a*4.5,color='#00ff00',linewidth=5.0,linestyle='-.',marker='<',markerfacecolor='#ff00ff',markersize='5')
    
    plt.show()


    Matplotlib在Retina屏幕中显示模糊问题

    直接使用下面语句即可

    %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
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    【转】用verilog实现RGB格式图像到YCbCr或YUV格式的转换及其验证方法 (RGB2YCrCb)(RGB2YUV)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yoyo1216/p/10131630.html
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