【python】matplotlib.pyplot.plot()参数

本文介绍了绘图函数plot的使用方法。它可绘制线条或标记的轴,参数为可变长度,允许多个X、Y对及可选格式字符串。列举了多种合法调用示例,如plot(x, y)等。还说明了x、y为2维时的绘制规则,以及颜色、线条样式的表示方法。

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matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)

绘制线条或标记的轴。参数是一个可变长度参数,允许多个X、Y对可选的格式字符串。

例如,下面的每一个都是合法的:

plot(x, y)       #plot x, y使用默认的线条样式和颜色

plot(x, y, 'bo')    #plot x,y用蓝色圆圈标记

plot(y)    #plot y用x作为自变量

plot(y, 'r+')      #同上,但是是用红色作为标记

如果x或y是2维的,那么相应的列将被绘制。

x、y的任意数,格式可以如下:

a.plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')

默认情况下,每个行被指定一个由“颜色周期”指定的不同颜色。要改变这种行为,可以编辑axes.color_cycle中的rcparam。

下面的字符用来描述绘制的图形:

 

字符

描述

'-'

实线

'--'

虚线

'-.'

点线

':'

点虚线

'.'

','

像素

'o'

圆形

'v'

朝下的三角形

'^'

朝上的三角形

'<'

朝左的三角形

'>'

朝右的三角形

'1'

tri_down marker

'2'

tri_up marker

'3'

tri_left marker

'4'

tri_right marker

's'

正方形

'p'

五角形

'*'

星型

'h'

1号六角形

'H'

2号六角形

'+'

+号标记

'x'

x号标记

'D'

钻石形

'd'

小版钻石形

'|'

垂直线形

'_'

水平线行

 

 

颜色用以下字符表示:

字符

颜色

‘b’

蓝色

‘g’

绿色

‘r’

红色

‘c’

青色

‘m’

品红

‘y’

黄色

‘k’

黑色

‘w’

白色

此外,你可以在很多古怪的方式和精彩的指定颜色,包括完整的名称(绿色的),十六进制字符串(“# 008000”)、RGB、RGBA元组((0,1,0,1))或灰度强度作为一个字符串(‘0.8’)。这些字符串的规格可用于格式化,但以元组的形式只能用作**kwargs。

线条样式和颜色组合在一个单一的格式字符串中,如在’bo’为蓝色圆圈。

### matplotlib.pyplot.plot 函数的使用方法 `matplotlib.pyplot.plot()` 是 Matplotlib 库中最常用的绘图函数之一,用于绘制线条图其他形式的图表。它可以根据输入的数据自动生成图形,并支持多种样式选项来自定义外观[^2]。 #### 基本语法 ```python matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) ``` - `*args`: 输入数据,通常为 `(x, y)` 形式的坐标点集合。 - `scalex`, `scaley`: 是否自动缩放轴的比例,默认为 True。 - `data`: 可选参数,允许传递 Pandas DataFrame 或其他数据容器。 - `**kwargs`: 关键字参数,用于设置线条的颜色、宽度、标记等属性。 --- #### 示例代码 ##### 示例 1:简单的折线图 以下示例展示了如何使用 `plot` 绘制一条基本的折线图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 使用 plot 函数绘制折线图 plt.plot(x, y) # 显示图像 plt.show() ``` 此代码会生成一个简单的折线图,其中横坐标为 `x`,纵坐标为 `y`。 --- ##### 示例 2:带样式的折线图 可以通过关键字参数进一步定制线条的样式,例如颜色 (`color`) 线宽 (`linewidth`)。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x = np.linspace(0, 6, 100) # 自动生成 100 个均匀分布的点 y = np.cos(2 * np.pi * x) * np.exp(-x) + 0.8 # 使用 plot 函数绘制带有样式的折线图 plt.plot( x, y, color='red', # 设置线条颜色为红色 linewidth=3, # 设置线条宽度为 3 linestyle='-' # 设置线条风格为实线 ) # 显示图像 plt.show() ``` 这段代码不仅绘制了曲线,还设置了线条的颜色、宽度以及风格[^1]。 --- ##### 示例 3:多个系列的对比图 可以在同一张图中绘制多条折线以便比较不同数据集之间的关系。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 4, 6, 8, 10] y2 = [1, 3, 5, 7, 9] # 同一 figure 下绘制两条折线 plt.plot(x, y1, label="Series 1", color="blue") # 添加标签颜色 plt.plot(x, y2, label="Series 2", color="green") # 添加图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show() ``` 这里通过 `label` 参数为每条折线添加了描述性的名称,并调用了 `legend()` 方法显示图例[^3]。 --- ##### 示例 4:散点图与连线组合 如果希望既展示离散点又连接这些点,则可以结合 `marker` 参数实现。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x = np.linspace(0, 10, 50) y = np.sin(x) # 绘制既有标记又有连线的图 plt.plot( x, y, marker='o', # 圆形标记 markersize=5, # 标记大小 linestyle='-.' # 点划线风格 ) # 显示图像 plt.show() ``` 以上代码会在每个数据点处放置圆形标记的同时保留连贯的线条效果[^3]。 --- ### 注意事项 - 当未显式提供 `x` 值时,`plot(y)` 将默认把索引位置作为横坐标值。 - 配置过多复杂选项可能会影响性能;对于大规模数据可视化建议优化渲染策略或改用 Seaborn/SVG 渲染工具替代[^3]。
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