python可视化-plot()函数

本文介绍了Python中用于可视化的plot()函数,重点讨论了如何利用该函数展示变量趋势变化。通过设置参数如x轴和y轴的数值、线条风格、线条宽度以及图例标签,可以自定义绘制出具有专业外观的折线图。plt.legend()函数用于添加图例,使得图表更加清晰易懂。

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函数功能:展现变量的趋势变化。

调用签名:plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label=“plot figure”)

x: x轴上的数值

y: y轴上的数值

ls:折线图的线条风格

lw:折线图的线条宽度

label:标记图内容的标签文本

plt.legend()函数主要的作用就是给图加上图例,plt.legend([x,y,z])里面的参数使用的是list的的形式将图表的的名称喂给这和函数。

 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np

 x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.cos(x)

plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="plot figure")

plt.legend()

plt.show()

在这里插入图片描述

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

train_x = np.linspace(-1, 1, 100)
train_y_1 = 2*train_x + np.random.rand(*train_x.shape)*0.3
train_y_2 = train_x**2+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3

plt.scatter(train_x, train_y_
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