plt.fill_between() 函数

最新推荐文章于 2024-01-18 13:31:19 发布
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分类专栏： Python
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代码跑一跑就明白了


x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)

y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x)

plt.plot(x, y1, c="b")
plt.plot(x, y2, c='r')

# fill_between 填充两个函数之间的区域
# 两个函数之间的区域用黄色填充
plt.fill_between(x, y1, y2, facecolor="yellow")

plt.show()

fill_between:用于填充图中选定区域的 Matlab 函数
06-26
fill_between.m 用于填充图中选定区域的 Matlab 函数。 该函数的灵感来自 Python 库 Matplotlib 中的同名函数。 该函数具有以下参数： [y1handle, y2handle, h] = fill_between(x,y1,y2, where, opts); x是 x 位置的向量 y1和y2是 y 位置的向量 where是指定填充y1和y2之间区域的条件的任何二进制向量。 这是一个很好的属性，因为我们可以绘制一条曲线，并决定只填充该曲线的特定区域（见下图左上角）。 如果where=1或where=[]那么我们假设我们想要填充所有给定的 x 值（见右上角的例子）。 y1和y2都可以是向量，在这种情况下，我们将在它们之间进行填充（参见右上角和左下角的示例）。 y1或y2 （但不是两者）可以是常量，我们只是填充到特定的 y 基线，见右下示例。
python——Matplotlib之fill_between函数
qq_44998582的博客
01-03 8795
Matplotlib之fill_between函数
plt.fill_between用法
Mr.horse的博客
02-25 1万+
plt.fill_between用颜色填充两条曲线之间的区域 plt.fill_between(x, y1, y2)，其中x是横坐标，y1和y2是两条曲线，这个函数的作用是用颜色填充y1和y2这两条曲线之间的区域。 该函数最常用的用法是已知均值曲线和标准差，画出标准差覆盖的区域，例如下面这个例子： 已知在一个回归问题中，输入向量是x，通过多次试验得到了输出的均值和标准差分别为y_mean...
5 区域填充图,区域堆叠图,小提琴图图的绘制方法plt.fill_between(), plt.stackplot(),plt.violinplot()
甜盐的博客
12-05 3169
是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制堆叠区域图。堆叠区域图用于显示多个数据系列的相对贡献，并展示它们在整体中的总和变化。：可选参数，用于设置堆叠区域图的基线。：纵坐标数据，可以是一个二维数组或列表的列表，每个子列表代表一个数据系列。：可选参数，用于设置堆叠区域图的边缘颜色。：可选参数，用于设置每个数据系列的标签，可以是一个字符串列表或元组。注意：x和y的长度必须相同，且y中的每个子列表的长度也必须相同。：横坐标数据，可以是一个一维数组或列表，表示各个数据点的位置。参数设置小提琴图的位置，使用。
Python可视化之图表美化（plt.fill_between运用)
2224070104
10-26 1289
【代码】Python可视化之图表美化（plt.fill_between运用)
GPR.zip_Gpr python_高斯过程_高斯过程回归
09-23
plt.fill_between(X_new[:, 0], y_pred - 2 * sigma, y_pred + 2 * sigma, alpha=0.2, label='95% confidence interval') plt.legend() plt.show() ``` 上述代码中，`alpha`参数用于表示噪声水平，`n_restarts_...
ARIMA.zip_arima_python arima_pytho实现SARIMA_时间序列_时间序列分析
07-14
plt.fill_between(range(len(ts), len(ts) + len(forecast)), conf_int[:, 0], conf_int[:, 1], alpha=0.2) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.title('ARIMA Forecast') plt.show() ``` ...
Python中MNE库进行PSD分析（计算不同频率区间的累加和）.zip
06-23
plt.fill_between(frequencies, np.zeros_like(frequencies), psds, where=(frequencies >= alpha_range[0]) & (frequencies <= alpha_range[1]), color='tab:orange', alpha=0.3) plt.fill_between(frequencies, np...
Matplotlib.pdf官方教程3.3.3
12-24
- `plt.fill_between()`和`plt.fill_betweenx()`可以用来填充两个数据集之间或下方的区域。 **4. 绘制直方图** - `plt.hist()`用于绘制直方图，可以设置不同的bin数量和分布类型。 **5. 图例、标签和标题** - `...
R.G.B颜色列表文件
09-23
这些颜色值可以用于Python的画图库，如matplotlib，用`plt.color`或`plt.fill_between`等函数设定图形的颜色。 在实际应用中，Python程序员可能会遇到需要查找特定颜色的情况。这时，这个颜色对照表就非常实用。...
Matplotlib中的fill_between总结（转载）
bodybo的专栏
09-15 2148
转自：https://blog.youkuaiyun.com/kabuto_hui/article/details/84979606 Matplotlib中的fill_between()函数总结   最近在处理数据的时候，需要从数据集合中选出数据来作为训练集，不同的筛选规则得到的数据块的分布一样，所以就想查看一下选取了那些数据块，比如将选中的数据换一种颜色来表示，但是数据如果比较多的话，就不太能看的出来了，所以如果将选中的数据块以柱状的形式框出来就好了，这个时候我看到了fill_between()函数，但是网.
Matplotlib中pyplot的fill_between总结
dkkfff的博客
06-04 1839
需要将绘图中一部分数据用颜色块圈出，于是采用了fiil_between方法，记录一下： pyplot.fill_between(x,y1,y2, facecolor='gray', alpha=0.3) x：此参数表示覆盖的区域，如果选择x，则是沿着x轴全部覆盖了;也可以选择部分的x区域 y1： 覆盖区域的下边界值 y2：覆盖区域的上边界值 facecolor：覆盖区域的颜色 alpha： 覆盖区域色块的透明度 1.曲线覆盖：让y轴以下的区域全部显示 plt.fill_between(x,0,y,facec
matplotlib入门之plt.plot折线图跟常用基本函数
weixin_46707493的博客
08-16 2万+
目录 一、简单折线图 二、常用基本函数:plt.xticks,plt.yticks,ply.xlim,plt.ylim,plt.xlabel,plt,ylabel,plt.title,plt.legend等 三、折线图函数plt.plot()的参数介绍及详解 四、调整坐标轴：plt.spines[] 五、文本标注：plt.text() 六、文本箭头注释:plt.annotate() 七、绘图的填充：plt.fill_between() 八、归纳练习 一、简单折线图 1、调用包： im
plt.fillbetween的作用
zhuiyunzhugang的博客
06-21 996
plt.fill_between用颜色填充两条曲线之间的区域 plt.fill_between(x, y1, y2)，其中x是横坐标，y1和y2是两条曲线，这个函数的作用是用颜色填充y1和y2这两条曲线之间的区域。 该函数最常用的用法是已知均值曲线和标准差，画出标准差覆盖的区域，例如下面这个例子： 已知在一个回归问题中，输入向量是x，通过多次试验得到了输出的均值和标准差分别为y_mean和y_std，y_mean和y_std均为向量。现需画出一倍方差和二倍方差覆盖的区域，代码如下： for i in
图表辅助元素定制（图表标题，刻度标签，图例，网格，指向型注释文本）
l24649466的博客
10-25 699
图表辅助元素是指在图表中添加的一些额外的元素，用于帮助读者更好地理解图表内容。定制这些元素能够使得图表更加生动、清晰、易读。
Matplotlib中的fill_between总结
热门推荐
kabuto_hui的博客
12-12 6万+
Matplotlib中的fill_between()函数总结   最近在处理数据的时候，需要从数据集合中选出数据来作为训练集，不同的筛选规则得到的数据块的分布一样，所以就想查看一下选取了那些数据块，比如将选中的数据换一种颜色来表示，但是数据如果比较多的话，就不太能看的出来了，所以如果将选中的数据块以柱状的形式框出来就好了，这个时候我看到了fill_between()函数，但是网上关于这个函数的博客...
使用matplotlib中fill和fill_between填充函数之间的空白区域
qq_57099024的博客
01-08 6077
fill：用来填充坐标轴和函数之间的区域 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd x=np.linspace(0,2*np.pi,num=500) y=np.sin(x) plt.fill(x,y,color='cornflowerblue',alpha=0.4) plt.plot(x,y,color='red',alpha=0.8) plt.plot([x[0],x[-1]],[y[0],y[-.
Python中Matplotlib使用fill_between函数在最小和最大边界之间生成一个阴影区域 以google每日收盘估价历史数据为例
Pandas120的博客
01-18 737
它有一个非常方便的where参数将填充与逻辑范围结合起来，例如，仅填充超过某个阈值的曲线。首先导入了Matplotlib库（用于绘图）、NumPy库（用于数值操作）、以及Matplotlib的cbook模块（用于获取样本金融数据）。这行代码从Matplotlib的样本数据库中加载了Google（GOOG）的样本金融数据，并将其存储在变量。自动调整x轴标签的格式，以提高可读性，特别是在处理日期数据时。计算了从加载的金融数据中获取的最小收盘价，并将其存储在变量。在这里，创建了一个包含两个子图的图表。
数据可视化之图表美化（plt.fill_between）
2303_76606662的博客
10-26 301
【代码】数据可视化之图表美化（plt.fill_between）
plt.fill_between函数怎么使用，来给曲线添加阴影
最新发布
11-23
`plt.fill_between` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于在两个曲线之间填充颜色。这个功能常用于给曲线添加阴影效果，以突出显示曲线之间的区域。 以下是 `plt.fill_between` 的基本用法和一些示例： ### 基本语法 ```python matplotlib.pyplot.fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, **kwargs) ``` - `x`: x 轴的数据。 - `y1`: 第一个 y 轴的数据。 - `y2`: 第二个 y 轴的数据，默认为 0。 - `where`: 一个布尔数组，指定哪些区域需要填充。如果为 None，则填充所有区域。 - `interpolate`: 如果为 True，会在数据点之间进行插值。 - `**kwargs`: 其他可选参数，如颜色、透明度等。 ### 示例代码 #### 示例 1: 简单的填充 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 绘制曲线 plt.plot(x, y1, label='sin(x)') plt.plot(x, y2, label='cos(x)') # 填充 sin(x) 和 cos(x) 之间的区域 plt.fill_between(x, y1, y2, color='gray', alpha=0.5) # 添加图例和标签 plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Fill Between Example') # 显示图形 plt.show() ``` #### 示例 2: 使用条件填充 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 绘制曲线 plt.plot(x, y1, label='sin(x)') plt.plot(x, y2, label='cos(x)') # 仅填充 sin(x) > cos(x) 的区域 plt.fill_between(x, y1, y2, where=(y1 > y2), color='red', alpha=0.5) # 添加图例和标签 plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Conditional Fill Between Example') # 显示图形 plt.show() ``` 通过这些示例，你可以看到如何使用 `plt.fill_between` 来给曲线添加阴影效果。你可以根据需要调整颜色、透明度和其他参数，以达到你想要的视觉效果。
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