在交互环境中查看帮助文档:
import matplotlib.pyplot as plt help(plt.plot)
以下是对帮助文档重要部分的翻译:
plot函数的一般的调用形式:
#单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) #多条线一起画 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
可选参数[fmt] 是一个字符串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:
plot(x,y2,color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6) plot(x,y3,color='#900302',marker='+',linestyle='-')
常见的颜色参数:**Colors**
也可以对关键字参数color赋十六进制的RGB字符串如 color='#900302'
============= =============================== character color ============= =============================== ``'b'`` blue 蓝 ``'g'`` green 绿 ``'r'`` red 红 ``'c'`` cyan 蓝绿 ``'m'`` magenta 洋红 ``'y'`` yellow 黄 ``'k'`` black 黑 ``'w'`` white 白 ============= ===============================
点型参数**Markers**,如:marker='+' 这个只有简写,英文描述不被识别
============= =============================== character description ============= =============================== ``'.'`` 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 ``'*'`` star marker ``'h'`` hexagon1 marker ``'H'`` hexagon2 marker ``'+'`` plus marker ``'x'`` x marker ``'D'`` diamond marker ``'d'`` thin_diamond marker ``'|'`` vline marker ``'_'`` hline marker ============= ===============================
线型参数**Line Styles**,linestyle='-'
============= =============================== character description ============= =============================== ``'-'`` solid line style 实线 ``'--'`` dashed line style 虚线 ``'-.'`` dash-dot line style 点画线 ``':'`` dotted line style 点线 ============= ===============================
样例1
函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)
解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array.
data 参数接受一个对象数据类型,所有可被索引的对象都支持,如 dict 等
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''read file fin=open("para.txt") a=[] for i in fin: a.append(float(i.strip())) a=np.array(a) a=a.reshape(9,3) ''' a=np.random.random((9,3))*2 #随机生成y y1=a[0:,0] y2=a[0:,1] y3=a[0:,2] x=np.arange(1,10) ax = plt.subplot(111) width=10 hight=3 ax.arrow(0,0,0,hight,width=0.01,head_width=0.1, head_length=0.3,length_includes_head=True,fc='k',ec='k') ax.arrow(0,0,width,0,width=0.01,head_width=0.1, head_length=0.3,length_includes_head=True,fc='k',ec='k') ax.axes.set_xlim(-0.5,width+0.2) ax.axes.set_ylim(-0.5,hight+0.2) plotdict = { 'dx': x, 'dy': y1 } ax.plot('dx','dy','bD-',data=plotdict) ax.plot(x,y2,'r^-') ax.plot(x,y3,color='#900302',marker='*',linestyle='-') plt.show()
样例2,
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02) y = np.sin(x) y1 = np.sin(2*x) y2 = np.sin(3*x) ym1 = np.ma.masked_where(y1 > 0.5, y1) ym2 = np.ma.masked_where(y2 < -0.5, y2) lines = plt.plot(x, y, x, ym1, x, ym2, 'o') #设置线的属性 plt.setp(lines[0], linewidth=1) plt.setp(lines[1], linewidth=2) plt.setp(lines[2], linestyle='-',marker='^',markersize=4) #线的标签 plt.legend(('No mask', 'Masked if > 0.5', 'Masked if < -0.5'), loc='upper right') plt.title('Masked line demo') plt.show()
例3 :圆
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt theta = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) xx = [1,2,3,10,15,8] yy = [1,-1,0,0,7,0] rr = [7,7,3,6,9,9] fig = plt.figure() axes = flg.add_subplot(111) i = 0 while i < len(xx): x = xx[i] + rr[i] *np.cos(theta) x = xx[i] + rr[i] *np.cos(theta) axes.plot(x,y) axes.plot(xx[i], yy[i], color='#900302', marker='*') i = i+1 width = 20 hight = 20 axes.arrow(0,0,0,hight,width=0.01,head_width=0.1,head_length=0.3,fc='k',ec='k') axes.arrow(0,0,width,0,width=0.01,head_width=0.1,head_length=0.3,fc='k',ec='k') plt.show()
到此这篇关于matplotlib.pyplot.plot()参数详解的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib.pyplot.plot()内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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