python_pandas_matplolib绘图(2)

最新推荐文章于 2024-10-22 22:05:44 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-22 22:05:44 发布 · 248 阅读

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本文介绍了使用Matplotlib库进行数据可视化的多种技巧，包括设置点状样式、颜色、标签及图例显示效果等，还展示了如何调整图表尺寸、创建散点图及限定坐标轴范围。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# 点状样式
fig = plt.figure()
x = np.linspace(0,10,20)
plt.plot(x, np.sin(x),'o')
plt.show()
fig.savefig('C:/Users/Administrator/sino.png')

# color 控制颜色

fig = plt.figure()
x = np.linspace(0,10,20)
plt.plot(x, np.sin(x),'o',color='red')
plt.show()
fig.savefig('C:/Users/Administrator/sincolor.png')

、

# 加label

x = np.linspace(0,10,80)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
plt.plot(x,y,'--',label='sinx')
plt.plot(x, np.cos(x),'o',label='cosx')
plt.legend(loc='upper right')

plt.show()
fig.savefig('C:/Users/Administrator/sclabel.png')
# .legend控制label的显示效果，loc是控制label的位置的显示

# plt.legent? 遇到不熟悉函数时，使用？查看函数的文档

plt.plot? #查询样式信息

# plot 函数，可定制的函数非常多
x = np.linspace(0,10,20)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()

#样式 -p 五边形 -D 四边形 -h 六边形
plt.plot(x,y,'-p',color='green', linewidth = 4, markersize=14, markeredgecolor='orange', markeredgewidth=1)
plt.show()
fig.savefig('C:/Users/Administrator/markersize.png')

# xlim ylim限定范围
x = np.linspace(0,10,20)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
# -p 五边形 -D 四边形 -h 六边形
plt.plot(x,y,'-p',color='green', linewidth = 2, markersize=14, markeredgecolor='orange', markeredgewidth=1)
plt.ylim(-0.5, 0.8);
plt.xlim(2,8)
plt.show()
fig.savefig('C:/Users/Administrator/scale.png')