python列线图绘制,python绘制直线图
这篇文章主要介绍了利用大蟒绘制线型图，文章围绕主题的相关资料展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的下伙伴可以参考一下
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x，ycolorlinstyle缩写方式马克笔一次性绘制三个线条图用法：matplot.pyplot.plot(*args，scalex=True，scaley=True，data=None，**kwargs)
参数解释：
x,y
将数组作为铭牌导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
x=np.arange(0.2，2.0，0.01)
y1=np.sin(2*np.pi*x)
y2=np.sin(4*np.pi*x)
plt。图(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(x，y1)
plt.subplot(212)
plt.plot(x，y2)
plt.show()
color
Colors的值：
将数组作为铭牌导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
# 需要解释下，下面两行代码是防止出现中文时，会报警告
# 因为我们的标题里面写的是中文
PLT。RC params[ font。家庭]= sim hei
PLT。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False
x=np.arange(0.2，2.0，0.01)
y1=np.sin(2*np.pi*x)
y2=np.sin(4*np.pi*x)
plt。图(1)
plt.subplot(211)
plt.title(不添加颜色)
plt.plot(x，y1)
plt.subplot(212)
plt.title(添加颜色)
plt.plot(x，y2，color=c )
plt.show()
linstyle
带有默认形状的b #蓝色标记
或#红色圆圈
-g #绿色实线
- #带默认颜色的虚线
虚线连接的^k: #黑三角_向上标记
将数组作为铭牌导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
plt.figsize=((10，8))
PLT。RC params[ font。家庭]= sim hei
PLT。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False
x=[1，2，3，4]
y=[1，4，9，16]
plt.subplot(221)
plt.title(样式： -)
plt.plot(x，y，-)
plt.subplot(222)
plt.title(样式： - )
plt.plot(x，y，-)
plt.subplot(223)
plt.title(样式： -.)
plt.plot(x，y，-. )
plt.subplot(224)
plt.title(样式：)
plt.plot(x，y， : )
plt.show()
缩写方式
将数组作为铭牌导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
x=[1，2，3，4]
y=[1，4，9，16]
plt.subplot()
# 线形状-,颜色 g
plt.plot(x，y，-g )
plt.show()
marker, markersize
标记在分散里面我已经有所解释过了，有好多种情况，可以在分散散点图这里会将颜色和标记连接起来，可以有个很清楚的了解，并且较为清楚，也是缩写
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
plt.figsize=((12，6))
PLT。RC params[ font。家庭]= sim hei
PLT。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False
x=[1，2，3，4]
y=[1，4，9，16]
plt.subplot(131)
plt.title(默认情况)
plt.plot(x，y)
plt.subplot(132)
plt.title(红色圆圈)
#标记为零颜色英语字母表中第十八个字母
plt.plot(x，y，’或)
plt.subplot(133)
plt.title(正三角黑色)
#标记为^ 颜色k-黑色
plt.plot(x,y,^k)
plt.show()
label
标签，这个在所有图形中都可以使用，在这里展示下，包括之前的希腊字母的第一个字母也是，都所属* *克瓦查里面，在任何绘图中都可以添加，图例为图例
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
x=np.linspace(-np.pi/2，np.pi/2，31)
y=np.cos(x)**3
# 1)移除y为0.7的点
x2=x[y=0.7]
y2=y[y=0.7]
# 2)屏蔽y为0.7的点
y3=np.ma.masked_where(y 0.7，y)
# 3)设置为南，其中y为0.7
y4=y.copy()
y4[y3 0.7]=np.nan
plt.plot(x*0.1，y， o-，color=浅灰色，标签=无遮罩)
plt.plot(x2*0.4，y2， o-，label=移除点)
plt.plot(x*0.7，y3， o-，label=屏蔽值)
plt.plot(x*1.0，y4， o-，label=NaN值)
plt。图例()
plt.show()
下面就是一些案例
一次性绘制三个线条图
将数组作为铭牌导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
t=np.arange(0 . 5. 0.2)
# 红色虚线，蓝色方块，浅蓝六边形
plt.plot(t，t， r -，t，t**2， bs ，t，t**3， cH )
plt.show()
将数组作为铭牌导入
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
x1=np.linspace(0.0，5.0)
y1=NP。cos(2 * NP。pi * x1)* NP。指数(-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()
关于用python绘制折线图的这篇文章就讲到这里。有关python折线图的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览以下相关文章。希望你以后能支持热门的IT软件开发工作室！
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