Python绘制论文曲线图

这篇文章介绍了如何使用Python的matplotlib库中的plt.plot()函数创建折线图,包括设置线条颜色、线型、标记样式等属性,并提供了一个实际的代码示例来展示这些参数的用法。文章还列举了大量可用的颜色选项,帮助用户在数据可视化中实现更多样化的图形设计。

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1、折线图 plt.plot()

常用的一些参数:

颜色(color):
‘c’ 青红(cyan)
‘r’ 红色(red)
‘m’ 品红(magente)
‘g’ 绿色(green)
‘y’ 黄色(yellow)
‘k’ 黑色(black)
‘w’ 白色(white)
‘b’ 蓝色(blue)

折线形式(linestyle):
‘-’ 实线
‘–’ 虚线
‘-.’ 点划线
‘:’ 点线

拐点形状(marker):
‘h’ 六边形
‘H’ 六边形(跟h不同)
‘^’ 三角形(尖端向上)
‘>’ 三角形(尖端向右)
‘<’ 三角形(尖端向左)
‘*’ 五角星
‘+’ 加号
‘-’ 减号
‘d’ 菱形
‘D’ 菱形(跟d不同)
‘p’ 五边型
‘o’ 圆圈

使用举例:

# 红色-虚线-五角星-线粗细为2
plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--', marker='*', linewidth=2)

实际案例

import matplotlib
import numpy as np
from  matplotlib import pyplot as plt

# matplotlib画图中中文显示会有问题,需要这两行设置默认字体.没中文可以去掉
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 输入数据
x=[1,2,3,4,5]
y=[2,4,6,7,8]

#数据及线属性
plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--', marker='*', linewidth=2)
#标题设置
plt.title('图标名称')
plt.xlabel('x轴标题')
plt.ylabel('y轴标题')

# plt.grid(True)  # 这句用来显示网格
plt.show()

在这里插入图片描述

颜色补充

颜色大全 (使用时输入前面的颜色名字或者后面的字母 都可)

'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'

在这里插入图片描述

### Python Matplotlib 自定义图表线条形状和颜色 在 PythonMatplotlib 库中,可以灵活地通过调整 `plt.plot()` 函数的参数来自定义图表线条的颜色、宽度以及样式。以下是具体实现方法及其示例代码。 #### 设置线条颜色 可以通过传递字符串或十六进制颜色码给 `color` 参数来指定线条的颜色。支持的颜色表示法包括标准缩写(如 'r' 表示红色)、全名(如 'red'),或者更精确的 RGB 或 RGBA 值[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [0, 1, 2, 3, 4] y = [0, 1, 4, 9, 16] # 使用不同颜色绘制线图 plt.plot(x, y, color='blue') # 蓝色线条 plt.title('Custom Line Color') plt.show() ``` #### 控制线条样式 除了颜色外,还可以通过 `linestyle` 参数改变线条的形式,例如实线 (`-`)、虚线 (`--`)、点划线 (`-.`) 和点线 (`:`). 这些样式的组合能够显著提升图形的表现力[^2]。 ```python # 不同线条风格的例子 styles = ['-', '--', '-.', ':'] for idx, style in enumerate(styles): plt.plot(x, [yy + idx * 5 for yy in y], linestyle=style, label=f'Style {idx}') plt.legend() plt.title('Different Line Styles') plt.show() ``` #### 定义线条粗细 为了突出某些特定的数据序列,增加其视觉权重是很常见的做法之一。这可通过调节 `linewidth` 属性完成,数值越大则代表越宽的线条。 ```python # 更改线条厚度 plt.plot(x, y, color='green', linewidth=4) # 加粗绿色线条 plt.title('Thicker Green Line Example') plt.show() ``` #### 结合多种属性定制化绘图 实际应用中往往需要综合运用上述技巧达到最佳展示效果。下面给出一个完整实例说明如何同时设定颜色、样式及宽度等特性[^4]。 ```python custom_x = list(range(10)) custom_y = [xi ** 2 for xi in custom_x] # 复杂配置下的曲线描绘 plt.plot(custom_x, custom_y, color=(0.3, 0.7, 0.8), # 自定义RGB色彩比例 linestyle="--", # 设定为破折型态 linewidth=2.5, # 中度加厚处理 marker="o") # 添加圆形标记于各节点处 plt.grid(True) plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.title('Fully Customized Plot with Markers and Gridlines') plt.show() ``` 以上就是关于如何利用 Python Matplotlib 来自定义图表线条形状与颜色的相关讲解。
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