柳杰的博客

文章目录案例完整关键字参数、属性见官网matplotlib.patches.Circle(xy, radius=5, **kwargs)在给定半径的中心xy =（x，y）处创建一个真实的圆它使用Bezier样条曲线，并且更接近于无比例缩放的圆。常用参数:xy:圆心，radius:半径facecolor:底色edgecolor:边缘颜色linewidth:线条宽度alpha:透明度案例显示出支持向量alphas_non_zeros_index = np.where(alphas

matplotlib属性设置# 打印所有属性print(plt.rcParams.keys())KeysView(RcParams({'_internal.classic_mode': False, 'agg.path.chunksize': 0, 'animation.avconv_args': [], 'animation.avconv_path': 'avconv', 'animation.bitrate': -1

文章目录英语好的直接参考这个网站matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的，默认为range（len（y））。通常，这些参数是 一维数组。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下，列代表单独的数据集）。 这些参数不能作为关键字传递。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩

matplotlib.pyplot.title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs)设置标题label:标题文字fontdict:控制标题文本外观的字典，默认fontdict为：{'fontsize': rcParams['axes.titlesize'], 'fontweight': rcParams['axes.titleweight'], 'color': rcParams['axes.titleco

plt.style.use(style)作用：使用matplotlib自带的几种美化样式，就可以很轻松的对生成的图形进行美化。可以使用matplotlib.pyplot.style.available获取所有的美化样式print(plt.style.available)['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot'

plt.axvline(x=0, ymin=0, ymax=1, **kwargs)作用:在坐标轴上添加一条垂直线x：垂直线数据坐标中的x位置y_min,ymax:应该在0到1之间，0是曲线的底部，1是曲线的顶部还有很多其他参数，见链接链接