x,y
color
linstyle
縮寫方式
marker, markersize
label
一次性繪制三個線條圖
用法：
matplot.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)參數解釋：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0.2, 2.0, 0.01)y1 = np.sin(2*np.pi*x)y2 = np.sin(4*np.pi*x)plt.figure(1)plt.subplot(211)plt.plot(x,y1)plt.subplot(212)plt.plot(x,y2)plt.show()
Colors的值：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 需要解釋下,下面兩行代碼是防止出現中文時,會報警告# 因為我們的title裡面寫的是中文plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex = np.arange(0.2, 2.0, 0.01)y1 = np.sin(2*np.pi*x)y2 = np.sin(4*np.pi*x)plt.figure(1)plt.subplot(211)plt.title('不添加顏色')plt.plot(x,y1)plt.subplot(212)plt.title('添加顏色')plt.plot(x,y2,color='c')plt.show()
'b' # blue markers with default shape'or' # red circles'-g' # green solid line'--' # dashed line with default color'^k:' # black triangle_up markers connected by a dotted lineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.figsize=((10,8))plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex = [1, 2, 3, 4]y = [1, 4, 9, 16]plt.subplot(221)plt.title('樣式: -')plt.plot(x,y,'-')plt.subplot(222)plt.title('樣式: --')plt.plot(x,y,'--')plt.subplot(223)plt.title('樣式: -.')plt.plot(x, y, '-.')plt.subplot(224)plt.title('樣式: :')plt.plot(x, y, ':')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]y = [1, 4, 9, 16]plt.subplot()# 線形狀 '-',顏色'g'plt.plot(x, y, '-g')plt.show()
marker在scatter裡面我已經有所解釋過了，有好多種情況，可以在scatter散點圖這裡會將顏色和marker連接起來,可以有個很清楚的了解，並且較為清楚，也是縮寫
import matplotlib.pyplot as pltplt.figsize=((12,6))plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex = [1, 2, 3, 4]y = [1, 4, 9, 16]plt.subplot(131)plt.title('默認情況')plt.plot(x, y)plt.subplot(132)plt.title('紅色圓圈')# marker為o 顏色rplt.plot(x, y, 'or')plt.subplot(133)plt.title('正三角黑色')# marker為^ 顏色k->blackplt.plot(x, y, '^k')plt.show()
標簽,這個在所有圖形中都可以使用,在這裡展示下,包括之前的alpha也是,都所屬**kwargs裡面，在任何繪圖中都可以添加，legend為圖例
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 31)y = np.cos(x)**3# 1) remove points where y > 0.7x2 = x[y <= 0.7]y2 = y[y <= 0.7]# 2) mask points where y > 0.7y3 = np.ma.masked_where(y > 0.7, y)# 3) set to NaN where y > 0.7y4 = y.copy()y4[y3 > 0.7] = np.nanplt.plot(x*0.1, y, 'o-', color='lightgrey', label='No mask')plt.plot(x2*0.4, y2, 'o-', label='Points removed')plt.plot(x*0.7, y3, 'o-', label='Masked values')plt.plot(x*1.0, y4, 'o-', label='NaN values')plt.legend()plt.show()
下面就是一些案例
一次性繪制三個線條圖import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt = np.arange(0., 5., 0.2)# 紅色虛線,藍色方塊,淺藍六邊形plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'cH')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx1 = np.linspace(0.0, 5.0)y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)x2 = np.linspace(0.0, 2.0)y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)plt.subplot(211)plt.plot(x1, y1, 'o-')plt.subplot(212)plt.plot(x1, y1, '.-')plt.show()
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