matplotlib画图--Line Color

最新推荐文章于 2025-01-11 09:25:22 发布
最新推荐文章于 2025-01-11 09:25:22 发布
阅读量203 收藏
点赞数
文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/11207862.html
版权

 

1、线形

 

2、标记

 

3、颜色

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/11207862.html

Matplotlib-01-matplotlib画图方式|图形结构
qq_21478261的博客
06-09 839
详细介绍matplolib.pyplot和面向对象绘图
Python可视化|matplotlib04-一文掌握marker和linestyle使用
qq_21478261的博客
06-20 2746
python Matplotlib绘图图标（marker）、|线性（linestyle）使用。
matplotlib4 --设置line的属性， color，linestyle， linewidth， marker等
墨流觞的博客
11-24 5万+
设置线属性 1. 使用关键字参数 利用fmt参数更改color， marker， 和line fmt=''[color][marker][line] 三个中每一个都是可选的。 color： Markers： linestyle： 先创建x，y数据： x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 128,endpoint=True) cosx,sinx,x_3 = np...
matplotlib 中颜色、线型、标记说明
Kwoky的博客
07-03 3235
参数color表示颜色 颜色可以用颜色缩写代码、标准颜色名称、十六进制颜色值、RGB元组等方式表示。 颜色缩写代码 这些颜色参数值在图表中是通用的。 参数linestyle表示线的风格 参数linewidth表示线的宽度，一个浮点数。 参数marker表示不同形状的符号，插入到曲线中，以区分曲线的不同 设置标记 主要参数值如下表所示。 . point marker , pixel marker ...
python中matplotlib的颜色及线条控制（linestyle、marker、color）
jkx521的博客
09-10 2万+
linestyle可选参数： '-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style marker可选参数： '.' point marker ',' pixel marker 'o' ...
（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...
matplotli线条类型、颜色
Robert_Gordon的博客
06-23 777
本文由以下链接转载： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址： http://stacko...
Matplotlib画图 -- plot、subplot
weixin_47919042的博客
07-30 223
plot import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt a = [2,5,9] #传入a为x轴，y轴默认 plt.plot(a) #显示 plt.show() b = [4,5,7] # 传入x,y轴 plt.plot(a,b,'b--') plt.show() #传入两张图表 c = [10,8,4] d = [2,8,3] plt.p
matplotlib 画图总结
Dear_learner的博客
05-25 1万+
写在前面：好久没用到matplotlib，最近用到的时候发现有些点已经忘了还得查资料，所以趁此机会把matplotlib中常用到的画图方法总结一下！ matplotlib 官网 matplotlib是python中非常实用的一个模块，可以使用matplotlib绘制各种各样的图形，比如折线图、散点图、直方图、条形图、饼图、雷达图等。在python中安装和导入matplotlib包如下： # 安装 pip install matplotlib # 导入 import matplotlib.pyplot as
matplotlib5---设置轴范围limits，标度tick， 刻度符号 tick label， 轴居中
墨流觞的博客
11-24 1万+
本文只要讲述绘图中轴的相关设置 设置轴的范围 setting limits 设置轴的刻度 setting ticks 设置轴刻度的标记 setting tick labels 将x，y轴居中 设置x, y轴的label x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 128,endpoint=True) cosx,sinx,x_3 = np.cos(x), np.sin(x), ...
【python数据分析（22）】Matplotlib库绘图的图表样式参数（linestyle、marker、color、style）
lys_828的博客
03-12 1万+
1. linestyle线条参数 默认是导入了相关的库，这里的代码就不再显示了 '-' solid line style 实线样式 '--' dashed line style 虚线样式 '-.' dash-dot line style 虚点线样式 ':' dotted line style 冒号样式 plt.plot([i**2 for i in ra...
Py之Matplotlib：Matplotlib库绘图中与颜色相关的参数(color颜色参数、linestyle线型参数、marker标记参数)可选列表集合(建议收藏)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-25 8678
Py之matplotlib：matplotlib绘图中与颜色相关的参数(color颜色参数、linestyle线型参数、marker标记参数)可选列表集合(建议收藏) 目录 matplotlib绘图中与颜色相关的参数(color颜色参数、linestyle线型参数、marker标记参数)可选列表集合 1、使用方法 2、与颜色相关的参数(color颜色参数、linestyle线型参数、marker标记参数)可选列表 (1)、linestyle可选参数 (2)、marker可选参数
matplotlib 绘图 | 常见的linestyle、marker、color
qq_45540735的博客
01-11 779
颜色也可以通过十六进制代码来指定，每个颜色分量是两位十六进制数字，代表 RGB 的值。用于指定曲线的颜色。可以通过颜色名称、RGB 值或十六进制颜色代码指定颜色。组合使用，创建个性化的图形。，表示红、绿、蓝的组成部分。用于控制数据点标记的样式。RGB 颜色值的范围是。用于指定线条的样式。
Matplotlib - 2. 绘制线 (line) / 点(marker)
Aaron_neil的博客
09-25 1万+
说明：可能Matplotlib.pyplot.plot 官方文档的英文内容和排版对于初学者来说不太友好，所以我对它的内容进行了归纳和总结！【ps: 至少我本人很喜欢归纳完的东西，感觉有条理】 1. API 格式及说明 plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) # 同一个图绘制单线 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) # 同一个图里绘制多条线 (1) x, y： 传入的x 坐标...
matplotlib 线条颜色控制
Mr_Yoky的博客
04-24 754
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
Python matplotlib高级绘图详解
热门推荐
矩阵实验室
02-19 5万+
1. 前言前面我们介绍了使用matplotlib简单的绘图方法（见：Python应用matplotlib绘图简介 ） 但是想要完全控制你的图形，以及更高级的用法，就需要使用 pyplot 的接口显式的创建图形figure。 本文介绍plyplot控制绘图的一些方法。2. Pyplot绘图结构Aritistsmatplotlib API包含有三层： backend_bases.FigureCanv
python使用matplotlib可视化线图（line plot）、自定义设置不同线条的色彩（setting the color of multiple plots)
data+scenario+science+insight
06-24 685
python使用matplotlib可视化线图（line plot）、自定义设置不同线条的色彩（setting the color of multiple plots with different color ）
知识点：matplotlib绘图的线条设置以及颜色设置
pick_ears的博客
12-21 5278
线条设置 字符 类型 字符 类型 '-' 实线 '--' 虚线 '-.' 虚点线 ':' 点线 '.' 点 ',' 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
matplotlib 线型linestyle的高级设置
aquapisces的博客
05-27 3万+
官方文档的说明如图： 毫无疑问，在画虚线时可以写: linestyle='--' ls='--' ls='dashed' 但实际效果我很不满意，虚线太密集了看起来和实线没什么区别。 代码： axh=plt.axhline(df0.iloc[-1]['v'], linestyle='--', lw=0.3, col...
matplotlib画图教程
最新发布
02-12
### Matplotlib 绘图教程 #### 使用 `subplot()` 和 `subplots()` 创建多子图布局 为了创建包含多个图表的图形，可以利用 Pyplot 的 `subplot()` 或者更灵活的 `subplots()` 函数。前者适合于简单的网格排列，而后者允许更加复杂的嵌套结构并提供统一控制整个画布的能力[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.linspace(0, 5, 100) fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 创建一个2×2的子图矩阵 axs[0, 0].plot(x, np.sin(x), 'r') # 子图1：红色正弦曲线 axs[0, 1].plot(x, np.cos(x), 'g') # 子图2：绿色余弦曲线 axs[1, 0].plot(x, x ** 2, 'b') # 子图3：蓝色二次方函数图像 axs[1, 1].plot(x, np.exp(-x)) # 子图4：指数衰减曲线 plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 自定义线条样式与标记符号 通过设置不同的参数来自定义所绘制线条的颜色、宽度以及数据点处显示特定形状作为强调标志。这里列举了一些常见的标记选项用于增强可视化效果[^2]： - 向上指针三角形 (`marker="^"`) - 实心圆圈 (`marker="o"`) - 方块轮廓 (`marker="s"`) ```python fig, ax = plt.subplots() data_x = range(5) data_y = [num**2 for num in data_x] ax.plot(data_x, data_y, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='Square Function') ax.legend(loc='best') plt.grid(True) plt.title('Customized Line Plot Example') plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.show() ``` #### 轴比例调整技巧 当处理不同尺度的数据集时，保持坐标轴的比例一致有助于提高图形解读准确性。可以通过调用 `axis('equal')` 来实现这一点，这会使得单位长度在两个方向上的表示相同。 ```python circle_radius = 1. theta = np.linspace(0., 2 * np.pi, 100) a_circle = plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.plot(circle_radius * np.cos(theta), circle_radius * np.sin(theta)) plt.axis('equal') # 设置相同的缩放比例以获得真实的圆形外观 plt.title("A Circle with Equal Axes Scales") plt.show() ```
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