转：plt.plot的颜色

最新推荐文章于 2024-06-18 09:20:57 发布
转载 最新推荐文章于 2024-06-18 09:20:57 发布 · 3.6w 阅读 · 79

本文介绍了使用Matplotlib进行二维绘图的基本方法，包括如何设置线条样式、标记样式及颜色等。提供了具体的代码示例，展示了如何绘制带有特定颜色和样式的图表。
部署运行你感兴趣的模型镜像

转载请注明出处：

http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

参考网址：

http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib

http://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-markers-for-individual-points-on-a-line

 

代码：

复制代码

plt.subplots(1, 1)
x= range(100)
y= [i**2 for i in x]

plt.plot(x, y, linewidth = '1', label = "test", color=' coral ', linestyle=':', marker='|')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

复制代码

结果：

说明：其实上面color=' coral '中，可以换成color=' #054E9F'，每两个十六进制数分别代表R、G、B分量：

 

第二个参考网址给出了linestyle可选参数：

'-'       solid line style
'--'      dashed line style
'-.'      dash-dot line style
':'       dotted line style

第二个参考网址给出了marker可选参数：

复制代码

'.'       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

复制代码

第一个参考网址给出了matplotlib中color可用的颜色：

复制代码

cnames = {
'aliceblue':            '#F0F8FF',
'antiquewhite':         '#FAEBD7',
'aqua':                 '#00FFFF',
'aquamarine':           '#7FFFD4',
'azure':                '#F0FFFF',
'beige':                '#F5F5DC',
'bisque':               '#FFE4C4',
'black':                '#000000',
'blanchedalmond':       '#FFEBCD',
'blue':                 '#0000FF',
'blueviolet':           '#8A2BE2',
'brown':                '#A52A2A',
'burlywood':            '#DEB887',
'cadetblue':            '#5F9EA0',
'chartreuse':           '#7FFF00',
'chocolate':            '#D2691E',
'coral':                '#FF7F50',
'cornflowerblue':       '#6495ED',
'cornsilk':             '#FFF8DC',
'crimson':              '#DC143C',
'cyan':                 '#00FFFF',
'darkblue':             '#00008B',
'darkcyan':             '#008B8B',
'darkgoldenrod':        '#B8860B',
'darkgray':             '#A9A9A9',
'darkgreen':            '#006400',
'darkkhaki':            '#BDB76B',
'darkmagenta':          '#8B008B',
'darkolivegreen':       '#556B2F',
'darkorange':           '#FF8C00',
'darkorchid':           '#9932CC',
'darkred':              '#8B0000',
'darksalmon':           '#E9967A',
'darkseagreen':         '#8FBC8F',
'darkslateblue':        '#483D8B',
'darkslategray':        '#2F4F4F',
'darkturquoise':        '#00CED1',
'darkviolet':           '#9400D3',
'deeppink':             '#FF1493',
'deepskyblue':          '#00BFFF',
'dimgray':              '#696969',
'dodgerblue':           '#1E90FF',
'firebrick':            '#B22222',
'floralwhite':          '#FFFAF0',
'forestgreen':          '#228B22',
'fuchsia':              '#FF00FF',
'gainsboro':            '#DCDCDC',
'ghostwhite':           '#F8F8FF',
'gold':                 '#FFD700',
'goldenrod':            '#DAA520',
'gray':                 '#808080',
'green':                '#008000',
'greenyellow':          '#ADFF2F',
'honeydew':             '#F0FFF0',
'hotpink':              '#FF69B4',
'indianred':            '#CD5C5C',
'indigo':               '#4B0082',
'ivory':                '#FFFFF0',
'khaki':                '#F0E68C',
'lavender':             '#E6E6FA',
'lavenderblush':        '#FFF0F5',
'lawngreen':            '#7CFC00',
'lemonchiffon':         '#FFFACD',
'lightblue':            '#ADD8E6',
'lightcoral':           '#F08080',
'lightcyan':            '#E0FFFF',
'lightgoldenrodyellow': '#FAFAD2',
'lightgreen':           '#90EE90',
'lightgray':            '#D3D3D3',
'lightpink':            '#FFB6C1',
'lightsalmon':          '#FFA07A',
'lightseagreen':        '#20B2AA',
'lightskyblue':         '#87CEFA',
'lightslategray':       '#778899',
'lightsteelblue':       '#B0C4DE',
'lightyellow':          '#FFFFE0',
'lime':                 '#00FF00',
'limegreen':            '#32CD32',
'linen':                '#FAF0E6',
'magenta':              '#FF00FF',
'maroon':               '#800000',
'mediumaquamarine':     '#66CDAA',
'mediumblue':           '#0000CD',
'mediumorchid':         '#BA55D3',
'mediumpurple':         '#9370DB',
'mediumseagreen':       '#3CB371',
'mediumslateblue':      '#7B68EE',
'mediumspringgreen':    '#00FA9A',
'mediumturquoise':      '#48D1CC',
'mediumvioletred':      '#C71585',
'midnightblue':         '#191970',
'mintcream':            '#F5FFFA',
'mistyrose':            '#FFE4E1',
'moccasin':             '#FFE4B5',
'navajowhite':          '#FFDEAD',
'navy':                 '#000080',
'oldlace':              '#FDF5E6',
'olive':                '#808000',
'olivedrab':            '#6B8E23',
'orange':               '#FFA500',
'orangered':            '#FF4500',
'orchid':               '#DA70D6',
'palegoldenrod':        '#EEE8AA',
'palegreen':            '#98FB98',
'paleturquoise':        '#AFEEEE',
'palevioletred':        '#DB7093',
'papayawhip':           '#FFEFD5',
'peachpuff':            '#FFDAB9',
'peru':                 '#CD853F',
'pink':                 '#FFC0CB',
'plum':                 '#DDA0DD',
'powderblue':           '#B0E0E6',
'purple':               '#800080',
'red':                  '#FF0000',
'rosybrown':            '#BC8F8F',
'royalblue':            '#4169E1',
'saddlebrown':          '#8B4513',
'salmon':               '#FA8072',
'sandybrown':           '#FAA460',
'seagreen':             '#2E8B57',
'seashell':             '#FFF5EE',
'sienna':               '#A0522D',
'silver':               '#C0C0C0',
'skyblue':              '#87CEEB',
'slateblue':            '#6A5ACD',
'slategray':            '#708090',
'snow':                 '#FFFAFA',
'springgreen':          '#00FF7F',
'steelblue':            '#4682B4',
'tan':                  '#D2B48C',
'teal':                 '#008080',
'thistle':              '#D8BFD8',
'tomato':               '#FF6347',
'turquoise':            '#40E0D0',
'violet':               '#EE82EE',
'wheat':                '#F5DEB3',
'white':                '#FFFFFF',
'whitesmoke':           '#F5F5F5',
'yellow':               '#FFFF00',
'yellowgreen':          '#9ACD32'}

复制代码

上面对应的颜色：

另外的显示方式：

装了seaborn扩展的话，在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names。如下：

plt.plot([1,2], lw=4, c=seaborn.xkcd_rgb['baby poop green'])

所有颜色如下：

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

detaswc
关注
Python-Matplotlib可视化（2）——自定义颜色绘制精美统计图
盼小辉丶的博客
05-29 2万+
Matplotlib是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成你所需的出版质量级别的图形。matplotlib提供的所有绘图都带有默认样式。虽然这可以进行快速绘图，但有时可能需要自定义绘图的颜色和样式，以对绘制更加精美、符合审美要求的图像。matplotlib的设计考虑到了此需求，很容易调整matplotlib图形的颜色和样式。 借助Matplotlib库，可以方便的对进行数据分析，快速完成数据可视化。
详解matplotlib的color配置
whitedrogen的博客
02-21 5747
详细了解matplotlib的颜色属性和配置
（plt绘图）自定义热图渐变色，自定义colorbar
qq_34616741的博客
03-21 3603
seaborn库这个方法最不好的就是不太灵活，方便设计库中已经定义好的颜色，想要更加丰富的颜色，还的用plt。自定义我们的渐变色有很多种方式，可以用seaborn库来作，也可以用plt来做。目标是用plt画一个热图，希望自定义颜色和colorbar。这样子就可以人以的定义自己想要的颜色了。接着定义我们的colorbar。首先展示用seaborn。
（原）python中matplotlib的颜色及线条控制
weixin_34160277的博客
11-30 1万+
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址： http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib http://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-m...
【转】plt.plot的颜色
热门推荐
weixin_52071682的博客
02-19 4万+
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址： http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib http://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-markers-for-individual-points-on-a-line 代码： plt.s.
python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解
01-20
plt.scatter(x, y, s=20, c=’b’) 大小s默认为20，s=0时点不显示；颜色c默认为蓝色。 为每一个点指定大小和颜色 有时我们需要为每一个点指定大小和方向，以区分不同的点。这时，可以向s和c传入列表。如： import ...
007、绘制数据plt.plot
Code is fun.
06-18 1416
plt.plotx：x 轴数据。y：y 轴数据。：可选,指定线条颜色、标记和线型的格式字符串(如'r*--'**kwargs：可选,用于设置线条属性的关键字参数。plt.plot(x, y1, 'r*--', label='质数')plt.plot(x, y2, 'bo-', label='平方数')plt.title('自定义格式的线形图')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.show()
matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例
09-17
- `plt.plot(x,y,color="red",linewidth=1 )`绘制红色的曲线，其中`color`参数设定线条颜色，`linewidth`设定线条宽度。 - `plt.xlabel("x")`和`plt.ylabel("sin(x)")`设置X轴和Y轴的标签，`plt.title("正弦曲线图...
plt.plot()，plt.scatter()，plt.legend函数的用法介绍
m0_67401545的博客
06-10 275
参数说明X轴数据，列表或数组，可选Y轴数据，列表或数组控制曲线的格式字符串，可选第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 : 第二组或更多(x,y,format_string) : 控制颜色, color=‘green’ : 线条风格, linestyle=‘dashed’ : 标记风格, marker=‘o’ : 标记颜色, markerfacecolor=‘blue’ : 标记尺寸, markersize=20 plt.scatter()函
matplotlib-plt.plot用法
柳杰的博客
11-28 7212
文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的，默认为range（len（y））。通常，这些参数是 一维数组。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下，列代表单独的数据集）。 这些参数不能作为关键字传递。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩
Python Plt颜色配色一览（热力图）
12-20
环境： python 3.7 可用配色： ['Accent','Accent_r','Blues','Blues_r','BrBG','BrBG_r','BuGn','BuGn_r','BuPu','BuPu_r','CMRmap','CMRmap_r',\ 'Dark2','Dark2_r','GnBu','GnBu_r','Greens','Greens_r','Greys','Greys_r','OrRd','OrRd_r','Oranges','Oranges_r',\ 'PRGn','PRGn_r','Paired','Paired_r','Pastel1','Pastel1_r'
在Python中matplotlib函数的plt.plot()函数的颜色参数设置，以及可以直接运行的程序代码！
qlkaicx的博客
11-25 1万+
在matplotlib中，plt.plot()函数可以接受颜色参数，可以设置为字符串颜色（如'red'），也可以设置为十六进制颜色（如’#FF0000’表示红色），也可以设置为RGB元组（如(1,0,0)表示红色）。如果想要用数值（如0，1）来设置颜色，可以使用颜色映射（Colormap）。在matplotlib中，'viridis'，'plasma'，'inferno'，'magma'和'cividis'等都是预定义的颜色映射。
plt.plot画图的颜色表
weixin_47289438的博客
11-09 9521
链接来源
matplotlib.pyplot plt绘图颜色大全，及plt.plot()的使用
代码的尽头都是数学
05-16 1万+
plt颜色大全 plt.plot()的使用，简单例子 X = np.linspace(1, 20, 10) #[1 3 5 7 9 11 13 15 17 19] [2 4 6 8 10 12 14 16 18 20] Y = np.sin(X) plt.plot(X, Y, color = "blue", linewidth=2, linestyle="-", label="LINE") plt.legend(loc="upper right") plt.show() X: x轴的长度，1-20取1
python画笔颜色_Python画图 plt.plot()函数细节颜色字符，风格字符，和标记字符
weixin_39645306的博客
11-23 994
1、plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符关于*kwargs，有时候，函数的参数里会有(*args, *kargs)，都是可变参数，*args表示无名参数，是一个元租，**kwargs是键值参数，相当于一个字典，比如你输入参...
plt.plot(x,y,color,linestyle,marker)函数参数详解
我的个人博客
05-20 2万+
需要注意的是，`plt.plot()`函数的参数比较多，不同的参数组合可以实现各种各样的效果。具体使用时需要根据需求进行选择和调整，以获得期望的绘图效果。`plt.plot()`函数是matplotlib库中用于绘制线条图的函数，它有多个参数可以控制绘图的各个方面。
如何对matplotlib中plt函数的颜色和线条进行控制
qq_36712997的博客
04-09 7185
今天想要用matplotlib中的plt函数绘制图表，将多个数据曲线在一个图表中进行呈现。网上搜了一下相关资料，总结如下： 将多个曲线画在一张图片上的函数为: plt.plot(X,Y,color_linestyle) 其中，X是横坐标要显示的数据，Y是纵坐标要显示的数据，要求X和Y维度要相等。color_linestyle是颜色和线条控制参数，可以像plt.plot(X,Y,'r-')这样...
python 中的matplotlib.pylot 模块中的plot 用法
duan1522630316的专栏
06-02 2万+
>>>import matplotlib >>>from pylab import * >>>help(plot) 运行后见下图所示 Help on function plot in module matplotlib.pyplot: plot(*args, **kwargs)     Plot lines and/or markers to the     :cla
plt.figure(figsize=(10, 6)) if label: plt.plot(time_points, reliability, linewidth=2, label=label) plt.legend() else: plt.plot(time_points, reliability, 'b-', linewidth=2) 检查以上代码
最新发布
11-10
<think>我们被要求检查一段绘图代码的正确性。代码片段如下： plt.figure(figsize=(10, 6)) if label: plt.plot(time_points, reliability, linewidth=2, label=label) plt.legend() else: plt.plot(time_points, reliability, 'b-', linewidth=2) 我们需要分析这段代码是否存在问题。 首先，我们注意到这段代码使用了matplotlib.pyplot进行绘图。代码逻辑是： 1. 创建一个图形对象，设置大小为(10,6)。 2. 判断变量`label`是否为真（非空、非None等）。如果为真，则绘制折线图，并设置标签，然后调用plt.legend()显示图例；否则，绘制蓝色实线，不设置标签，也不显示图例。 可能存在的问题点： 1. **变量`label`的定义**：代码中没有定义`label`。我们假设`label`是一个字符串或者None。如果`label`是空字符串，在条件判断中会被视为False，这样就不会显示标签和图例。但是，如果`label`是None，同样会被视为False，这也是合理的。然而，如果`label`未定义，则会引发`NameError`。因此，我们需要确保`label`已经被定义。 2. **图例的显示**：当`label`为真时，我们调用了`plt.legend()`。但是，如果有多条曲线在同一张图上绘制，通常只需要调用一次`plt.legend()`即可。如果这段代码可能被多次调用（例如在一个循环中多次调用以绘制多条曲线），那么每次绘制一条曲线就调用一次`plt.legend()`是多余的，而且可能会降低效率。不过，多次调用`plt.legend()`并不会导致错误，因为每次调用都会重新生成图例。但是，如果我们将多条曲线绘制在同一个图上，建议在绘制完所有曲线后再调用`plt.legend()`。 3. **颜色设置**：在`else`分支中，我们指定了颜色为蓝色（'b-'），而在`if`分支中没有指定颜色，这时matplotlib会自动选择颜色。如果希望颜色一致，可能需要统一设置颜色。 4. **图形上下文**：这段代码使用了`plt.figure()`创建新图。如果这段代码之前没有其他绘图命令，那么它会创建一个新的图形。但是，如果之前已经有了一个图形，那么这段代码会覆盖之前的图形（因为`plt.figure()`默认会创建一个新的图形，成为当前图形）。如果意图是在同一个图上添加多条曲线，那么应该在循环外部创建图形，然后在循环内部多次调用`plt.plot()`，最后再调用`plt.legend()`。而当前代码中，每次调用都会创建一个新图，所以每次只会画一条曲线。这取决于使用场景。 5. **变量`time_points`和`reliability`**：这两个变量必须在调用之前已经定义，且长度相同，否则会出错。 6. **样式统一**：在`if`分支中，我们使用`linewidth=2`，在`else`分支中也使用了`linewidth=2`，这点是一致的。 7. **图例显示条件**：当`label`为真时，我们添加了图例。但是，如果有多条曲线，每条曲线都有标签，那么每次调用都添加图例（即多次调用`plt.legend()`）并不会出错，但是最后一次调用会覆盖之前的图例。所以，如果有多条曲线，最好在绘制完所有曲线后只调用一次`plt.legend()`。 8. **线条样式**：在`else`分支中，我们明确指定了线条样式为蓝色实线（'b-'），而在`if`分支中，我们没有指定颜色，这样可能会使得多条曲线颜色不同（自动循环颜色）。这可能是期望的行为，也可能不是。如果需要所有曲线都是蓝色，那么应该在`if`分支中也指定颜色。 9. **代码健壮性**：如果`label`是一个非字符串但可以转换为布尔值True的对象（比如非空列表），那么它会被当作True，但在设置标签时，matplotlib要求标签是字符串或None，否则可能会引发错误。因此，最好确保`label`是字符串或None。 改进建议： - 确保`label`是字符串或None，并且在调用之前已经定义。 - 如果需要在同一个图上绘制多条曲线，应该将`plt.figure()`放在循环之外，并在所有曲线绘制完之后再调用`plt.legend()`。 - 考虑是否要统一线条颜色。如果希望所有曲线都是蓝色，则在两个分支中都指定颜色；如果希望自动分配颜色，则都不指定（但这样else分支指定了蓝色，而if分支没有，就不一致了）。 根据上面的分析，我们假设用户的使用场景是：这段代码可能是用来绘制单条曲线或多条曲线（通过多次调用），但每次调用都会创建一个新的图形。如果用户希望在同一张图上绘制多条曲线，那么当前的代码结构就不合适。 因此，我们可能需要根据使用场景调整代码结构。下面是一个改进的示例，假设我们希望在同一图上绘制多条曲线： ```python # 在开始绘图之前创建图形 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 假设我们有多组数据，每组数据包括time_points, reliability, 和一个可选的label # 例如： # data = [(t1, r1, "label1"), (t2, r2, "label2"), ...] for data in all_data: time_points, reliability, label = data if label: plt.plot(time_points, reliability, linewidth=2, label=label) else: plt.plot(time_points, reliability, 'b-', linewidth=2) # 在所有曲线绘制完后，如果存在标签，则显示图例 if any(data[2] for data in all_data): # 检查是否有至少一个标签 plt.legend() ``` 但是，如果用户每次调用只画一条曲线，并且每次调用都是独立的（即每次调用都生成一个单独的图），那么原来的代码可以稍作调整以确保安全性： ```python def plot_reliability(time_points, reliability, label=None): plt.figure(figsize=(10, 6)) if label is not None: plt.plot(time_points, reliability, linewidth=2, label=label) plt.legend() else: plt.plot(time_points, reliability, 'b-', linewidth=2) ``` 这样，我们通过将代码封装为函数，并明确`label`的默认值为None，可以避免未定义`label`的问题。同时，每次调用都会生成一个新的图形。 总结：原始代码在以下情况下可能存在问题： - `label`未定义：导致NameError。 - 需要绘制多条曲线在同一图上：多次调用`plt.figure()`会创建多个图形，而不是在一个图上叠加。 - 多次调用`plt.legend()`：虽然不会出错，但可能不是最佳实践。 因此，我们需要根据实际使用场景来调整代码。 现在，我们根据用户的要求，生成相关问题。 </think>### 绘图代码检查与优化建议 您提供的绘图代码整体结构正确，但存在几个潜在问题需要优化。以下是我的详细分析和改进建议： #### 1. **代码逻辑问题** ```python if label: plt.plot(time_points, reliability, linewidth=2, label=label) plt.legend() else: plt.plot(time_points, reliability, 'b-', linewidth=2) ``` **问题分析**： - 当`label`存在时调用`plt.legend()`是合理的，但**多曲线场景下会导致重复创建图例** - 颜色指定不一致：`else`分支强制蓝色(`'b-'`)，而`if`分支使用默认颜色循环 - 缺少错误处理：未验证`time_points`和`reliability`的长度一致性 **优化方案**： ```python # 统一颜色管理 + 延迟图例创建 colors = plt.cm.tab10(np.linspace(0, 1, 10)) # 使用标准色环[^1] plt.figure(figsize=(10, 6)) if label: plt.plot(time_points, reliability, linewidth=2, color=colors[0], # 明确指定颜色 label=str(label)) # 确保label为字符串 else: plt.plot(time_points, reliability, 'b-', linewidth=2) # 在所有曲线添加完成后统一调用图例 if any_labels: # 需在外部维护标签存在标记 plt.legend(loc='best', frameon=False) ``` #### 2. **数值安全风险** ```python plt.plot(time_points, reliability, ...) ``` **潜在问题**： - 未验证数组长度：`len(time_points) ≠ len(reliability)`会导致崩溃 - 未处理NaN/Inf值：含非法值的数组会破坏可视化 **加固方案**： ```python # 添加数据校验 assert len(time_points) == len(reliability), "时间点和可靠性数组长度不一致" # 处理非法值 clean_idx = np.isfinite(reliability) plt.plot(time_points[clean_idx], reliability[clean_idx], ...) ``` #### 3. **图形优化建议** 1. **添加坐标轴标签**（当前缺失）： ```python plt.xlabel('时间 (秒)', fontsize=12) plt.ylabel('系统可靠性', fontsize=12) plt.title('可靠性随时间变化曲线', fontsize=14) ``` 2. **网格线增强可读性**： ```python plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) ``` 3. **自动调整边界**： ```python plt.tight_layout() # 防止标签截断 ``` #### 4. **完整优化代码** ```python def plot_reliability(time_points, reliability, label=None): # 数据验证 assert len(time_points) == len(reliability) assert np.all(np.isfinite(time_points)) # 创建图形 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 清理数据 mask = np.isfinite(reliability) x_clean = time_points[mask] y_clean = reliability[mask] # 绘图 if label: plt.plot(x_clean, y_clean, 'o-', linewidth=2, markersize=6, label=str(label)) else: plt.plot(x_clean, y_clean, 'b-', linewidth=2) # 图形美化 plt.xlabel('时间 (秒)', fontsize=12) plt.ylabel('可靠性', fontsize=12) plt.title('系统可靠性曲线', fontsize=14) plt.grid(True, linestyle=':', alpha=0.5) if label: plt.legend(loc='lower left', fontsize=10) plt.tight_layout() ``` #### 5. **关键改进点总结** | 问题类型 | 原始代码风险 | 优化方案 | |---------|-------------|----------| | **图例管理** | 可能重复创建 | 全局统一调用 | | **数据安全** | 无长度/NAN检查 | 添加断言和过滤 | | **视觉一致性** | 颜色策略不一致 | 统一色彩管理 | | **可读性** | 无轴标签/标题 | 添加标注元素 | | **鲁棒性** | 无错误处理 | 异常捕获机制 | > 建议添加异常处理：`try:` / `except ValueError as e:` 包裹核心绘图逻辑，防止单点故障导致程序崩溃[^1]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值