20220419 matplotlib pyplot 绘图_线形

这篇博客详细介绍了Matplotlib库中用于创建图表的各种线条样式和点型,包括实线、虚线、点线等,并通过代码示例展示了不同线条和点型在不同数量点上的显示效果。内容涵盖了从简单的线性到复杂的点型,对于数据可视化的实践非常有帮助。

忽然发现该网站更为清楚
https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html

https://www.cnblogs.com/ShineLeBlog/p/16283685.html
在这里插入图片描述


字符类型字符类型
'-' 实线'--'虚线
'-.'虚点线':'点线
'.'','像素点
'o'圆点'v'下三角点
'^'上三角点'<'左三角点
'>'右三角点'1'下三叉点
'2'上三叉点'3'左三叉点
'4'右三叉点's'正方点
'p'五角点'*'星形点
'h'六边形点1'H'六边形点2
'+'加号点'x'乘号点
'D'实心菱形点'd'瘦菱形点
'_'横线点

在这里插入图片描述
部分线性失效

    for ith,linesyle in enumerate(['-','-.','.','o','^','>','2','4','p','h','+','D','_','--',':',',','v','<','1','3','s','*','H','x','d']):
        plt.plot(ith+0.25,0.5,linesyle,color=color)
        plt.text(ith,0.49,linesyle)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

线

50个点
在这里插入图片描述
50个点
在这里插入图片描述

100个点

在这里插入图片描述

200 个点就看不清楚了
在这里插入图片描述

    for ith,linesyle in enumerate(['-','-.','.','o','^','>','2','4','p','h','+','D','_','--',':',',','v','<','1','3','s','*','H','x','d']):
        plt.plot([i for i in range(1000)],[ith]*1000,linesyle,color=color)
        plt.text(-0.3,ith,linesyle)
    plt.xlim(-0.5,200)
    plt.tight_layout()
    plt.show()
### 基本绘图流程 `matplotlib.pyplot` 是 Python 中一个广泛用于数据可视化和图表绘制的强大库。它提供了一个类似 MATLAB 的绘图接口,使得绘制各种类型的图表(如线图、散点图、条形图、直方图等)变得简单直观[^1]。 要使用 `matplotlib.pyplot` 绘制图表,通常遵循以下流程: 1. **导入库**:通过标准语句 `import matplotlib.pyplot as plt` 导入 `pyplot` 模块并设置别名为 `plt`,以便后续代码中更方便地调用绘图函数[^2]。 2. **准备数据**:定义用于绘图的数据,例如 `x` 和 `y` 坐标值。 3. **调用绘图函数**:根据所需图表类型选择对应的函数,例如 `plt.plot()` 用于绘制线形图,`plt.scatter()` 用于绘制散点图,`plt.bar()` 用于绘制条形图等[^3]。 4. **设置样式**:可以通过参数设置图表的样式,例如颜色(`c`)、标记形状(`marker`)、点的大小(`s`)等[^4]。 5. **显示或保存图表**:使用 `plt.show()` 显示图表,或者使用 `plt.savefig()` 将图表保存为文件。 ### 示例:绘制散点图 以下是一个使用 `matplotlib.pyplot` 绘制红色星号形状散点图的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 4, 5, 6] plt.scatter(x, y, s=15, c='red', marker='*') plt.show() ``` ### 支持的图表类型 `matplotlib.pyplot` 支持多种图表类型,包括但不限于: - **线形图**:通过 `plt.plot()` 实现。 - **直方图**:通过 `plt.hist()` 实现。 - **条形图**:通过 `plt.bar()` 实现。 - **饼图**:通过 `plt.pie()` 实现。 - **散点图**:通过 `plt.scatter()` 实现。 - **3D 图**:需结合 `from mpl_toolkits.mplt3d import Axes3D` 实现[^3]。 ### 相关对象与结构 在 `matplotlib.pyplot` 中,绘图涉及多个对象层级,包括: - **图(Figure)**:整个图表窗口,可以包含多个坐标系(Axes)。 - **坐标系(Axes)**:一个图表中的具体绘图区域,包含坐标轴、标题、图例等。 - **坐标轴(Axis)**:表示 `x` 轴和 `y` 轴,控制刻度和标签。 - **基础元素**:如线(Line)、点(Marker)、文本(Text)、图例(Legend)、网格(Grid)、标题(Title)等[^3]。
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