python matplot.pyplot.plot() 的用法 plt.plot()（绘制y相对于x的线条和/或标记。）
2024-03-28 16:03:07
文章目录
- doc
- from matplotlib.pyplot.py
- from matplotlib.axes._axes.py
- 官网说明:
- 引用
doc
from matplotlib.pyplot.py
# Autogenerated by boilerplate.py. Do not edit as changes will be lost.
@docstring.copy(Axes.plot)
def plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs):return gca().plot(*args, scalex=scalex, scaley=scaley, **({"data": data} if datais not None else {}), **kwargs)
from matplotlib.axes._axes.py
# Uses a custom implementation of data-kwarg handling in# _process_plot_var_args.在＃_process_plot_var_args中使用自定义的数据扭曲处理实现。@docstring.dedent_interpddef plot(self, *args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs):"""Plot y versus x as lines and/or markers.绘制y相对于x的线条和/或标记。Call signatures:: 调用签名plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)The coordinates of the points or line nodes are given by *x*, *y*.点或线节点的坐标由* x *，* y *给出。The optional parameter *fmt* is a convenient way for defining basicformatting like color, marker and linestyle. It's a shortcut stringnotation described in the *Notes* section below.可选参数* fmt *是定义基本格式（如颜色，标记和线条样式）的便捷方法。 这是下面* Notes *部分中描述的快捷方式字符串符号。>>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color使用默认线条样式和颜色绘制x和y>>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers使用蓝色圆圈标记绘制x和y>>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1使用x作为索引数组0..N-1绘制y>>> plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses同上，但带有红色加号You can use `.Line2D` properties as keyword arguments for morecontrol on the appearance. Line properties and *fmt* can be mixed.The following two calls yield identical results:您可以将.Line2D属性用作关键字参数，以更好地控制外观。 线属性和* fmt *可以混合使用。 以下两个调用产生相同的结果：>>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)>>> plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',... linewidth=2, markersize=12)When conflicting with *fmt*, keyword arguments take precedence.与* fmt *冲突时，关键字参数优先。**Plotting labelled data 绘制标签数据**There's a convenient way for plotting objects with labelled data (i.e.data that can be accessed by index ``obj['y']``). Instead of givingthe data in *x* and *y*, you can provide the object in the *data*parameter and just give the labels for *x* and *y*::有一种方便的方法可以绘制带有标签数据的对象（即可以通过索引``obj ['y']''访问的数据）。 您可以在* data *参数中提供对象，而不必为* x *和* y *提供数据，而只需为* x *和* y *提供标签：>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)All indexable objects are supported. This could e.g. be a `dict`, a`pandas.DataFame` or a structured numpy array.支持所有可索引对象。 例如 是dict，pandas.DataFrame或结构化numpy数组。**Plotting multiple sets of data 绘制多组数据**There are various ways to plot multiple sets of data.有多种方法可以绘制多组数据。- The most straight forward way is just to call `plot` multiple times.- 最直接的方法是多次调用“ plot”。Example:>>> plot(x1, y1, 'bo')>>> plot(x2, y2, 'go')示例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx1=np.array([1,2,3])y1=np.array([1,2,3])x2=np.array([1,2,3])y2=np.array([5,6,7])plt.plot(x1, y1, 'bo')plt.plot(x2, y2, 'go')- Alternatively, if your data is already a 2d array, you can pass itdirectly to *x*, *y*. A separate data set will be drawn for everycolumn.或者，如果您的数据已经是2d数组，则可以将其直接传递给* x *，* y *。 将为每一列绘制一个单独的数据集。Example: an array ``a`` where the first column represents the *x*values and the other columns are the *y* columns::示例：数组“ a”，其中第一列表示* x *值，其他列为* y *列：：>>> plot(a[0], a[1:])- The third way is to specify multiple sets of *[x]*, *y*, *[fmt]*groups::第三种方法是指定多组* [x] *，* y *，* [fmt] *组：>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')In this case, any additional keyword argument applies to alldatasets. Also this syntax cannot be combined with the *data*parameter.在这种情况下，任何其他关键字参数都适用于所有数据集。 同样，此语法不能与* data *参数结合使用。By default, each line is assigned a different style specified by a'style cycle'. The *fmt* and line property parameters are onlynecessary if you want explicit deviations from these defaults.Alternatively, you can also change the style cycle using the'axes.prop_cycle' rcParam.默认情况下，为每行分配一个由“样式循环”指定的不同样式。 * fmt *和line属性参数仅在您希望与这些默认值明显不同时才需要。 * 另外，您也可以使用'axes.prop_cycle'rcParam更改样式周期。Parameters----------x, y : array-like or scalarThe horizontal / vertical coordinates of the data points.*x* values are optional and default to `range(len(y))`.数据点的水平/垂直坐标。 * x *值是可选的，默认为`range（len（y））`。Commonly, these parameters are 1D arrays.通常，这些参数是一维数组。They can also be scalars, or two-dimensional (in that case, thecolumns represent separate data sets).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）。These arguments cannot be passed as keywords.这些参数不能作为关键字传递。fmt : str, optionalA format string, e.g. 'ro' for red circles. See the *Notes*section for a full description of the format strings.格式字符串，例如 红色圆圈为“ ro”。 有关格式字符串的完整说明，请参见* Notes *部分。Format strings are just an abbreviation for quickly settingbasic line properties. All of these and more can also becontrolled by keyword arguments.格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩写。 所有这些以及更多这些都可以通过关键字参数来控制。This argument cannot be passed as keyword.此参数不能作为关键字传递。data : indexable object, optionalAn object with labelled data. If given, provide the label names toplot in *x* and *y*.具有标签数据的对象。 如果提供，请提供要在* x *和* y *中绘制的标签名称。.. note::Technically there's a slight ambiguity in calls where thesecond label is a valid *fmt*. `plot('n', 'o', data=obj)`could be `plt(x, y)` or `plt(y, fmt)`. In such cases,the former interpretation is chosen, but a warning is issued.从技术上讲，第二个标签是有效的* fmt *时，通话中存在一些歧义。plot（'n'，'o'，data = obj）`可以是`plt（x，y）`或`plt（y，fmt）`。 在这种情况下，选择前一种解释，但会发出警告。You may suppress the warning by adding an empty format string`plot('n', 'o', '', data=obj)`.您可以通过添加一个空的格式字符串`plot（'n'，'o'，''，data = obj）来抑制该警告。Other Parameters----------------scalex, scaley : bool, optional, default: TrueThese parameters determined if the view limits are adapted tothe data limits. The values are passed on to `autoscale_view`.这些参数确定视图限制是否适合数据限制。 这些值将传递给“ autoscale_view”。**kwargs : `.Line2D` properties, optional*kwargs* are used to specify properties like a line label (forauto legends), linewidth, antialiasing, marker face color.* kwargs *用于指定属性，例如线标签（用于自动图例），线宽，抗锯齿，标记面颜色。Example::>>> plot([1,2,3], [1,2,3], 'go-', label='line 1', linewidth=2)>>> plot([1,2,3], [1,4,9], 'rs', label='line 2')If you make multiple lines with one plot command, the kwargsapply to all those lines.如果使用一个plot命令制作多条线，则kwarg应用于所有这些线。Here is a list of available `.Line2D` properties:这是一个可用的.Line2D属性的列表：%(_Line2D_docstr)sReturns-------linesA list of `.Line2D` objects representing the plotted data.代表所绘制数据的.Line2D对象列表。See Also--------scatter : XY scatter plot with markers of varying size and/or color (sometimes also called bubble chart).带有不同大小和/或颜色的标记的XY散点图（有时也称为气泡图）。Notes-----**Format Strings**A format string consists of a part for color, marker and line::fmt = '[marker][line][color]'格式字符串由颜色，标记和线条组成：fmt ='[marker] [line] [color]'Each of them is optional. If not provided, the value from the stylecycle is used. Exception: If ``line`` is given, but no ``marker``,the data will be a line without markers.它们每个都是可选的。 如果未提供，则使用样式周期中的值。 例外：如果给出了“ line”，但没有给出“ marker”，则数据将是没有标记的一行。Other combinations such as ``[color][marker][line]`` are alsosupported, but note that their parsing may be ambiguous.还支持其他组合，例如“ [color] [marker] [line]”，但请注意，它们的解析可能不明确。**Markers**============= ===============================character description============= ===============================``'.'`` point marker``','`` pixel marker``'o'`` circle marker``'v'`` triangle_down marker``'^'`` triangle_up marker``'<'`` triangle_left marker``'>'`` triangle_right marker``'1'`` tri_down marker``'2'`` tri_up marker``'3'`` tri_left marker``'4'`` tri_right marker``'s'`` square marker``'p'`` pentagon marker 五边形标记``'*'`` star marker``'h'`` hexagon1 marker``'H'`` hexagon2 marker``'+'`` plus marker``'x'`` x marker``'D'`` diamond marker``'d'`` thin_diamond marker``'|'`` vline marker``'_'`` hline marker============= ===============================**Line Styles**============= ===============================character description============= ===============================``'-'`` solid line style``'--'`` dashed line style``'-.'`` dash-dot line style``':'`` dotted line style============= ===============================Example format strings::'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 line黑色上三角形标记，由虚线连接**Colors**The supported color abbreviations are the single letter codes支持的颜色缩写是单个字母代码============= ===============================character color============= ===============================``'b'`` blue``'g'`` green``'r'`` red``'c'`` cyan``'m'`` magenta``'y'`` yellow``'k'`` black``'w'`` white============= ===============================and the ``'CN'`` colors that index into the default property cycle.以及“ CN”颜色可索引到默认属性周期。If the color is the only part of the format string, you canadditionally use any `matplotlib.colors` spec, e.g. full names(``'green'``) or hex strings (``'#008000'``).如果颜色是格式字符串的唯一部分，则可以另外使用任何`matplotlib.colors`规范，例如 全名（``'green'''）或十六进制字符串（``'＃008000'``）。"""kwargs = cbook.normalize_kwargs(kwargs, mlines.Line2D._alias_map)lines = [*self._get_lines(*args, data=data, **kwargs)]for line in lines:self.add_line(line)self.autoscale_view(scalex=scalex, scaley=scaley)return lines
官网说明:
https://matplotlib.org/2.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
引用
https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/81532855
python matplot.pyplot.plot() 的用法 plt.plot()（绘制y相对于x的线条和/或标记。）相关推荐
- python matplotlib.pyplot.xticks() yticks() （设置x或y轴对应显示的标签）
from matplotlib\pyplot.py def xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs):"""Get or set ...
- plt.plot()详解
plt.plot()函数是matplotlib.pyplot模块下的一个函数, 用于画图 它可以绘制点和线, 并且对其样式进行控制. 由浅入深介绍如下 1.plt.plot(x, y) 1.1 x为x ...
- 4.3Python数据处理篇之Matplotlib系列(三)---plt.plot()折线图
目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示 ...
- python的符号怎么打_python plt可视化――打印特殊符号和制作图例代码
1.打印特殊符号 matplotlib在公式书写上面跟latex很相似,接下来我们就特殊符号,上标下标来具体展示一下. import matplotlib.pyplot as plt x = [i+1 ...
- python中pyplot是什么意思_pyplot 入门概念小结
pyplot 入门概念小结 知乎的markdown支持实在是太差了,我就不在这里一个一个代码显示样式了,详情看我在简书发的文章.也希望高手指点一下怎么在知乎里面用好Markdown.也可以移步我的微信 ...
- python matplot绘图legend_Python matplotlib绘图基本元素
数据准备 ``` importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npx=np.linspace(0.5,3.5,100)y=np.sin(x)y1=np.r ...
- python基础语法（二）——— plt的一些函数使用
matplotlib 1.plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 fo ...
- python matplotlib画折线图_python使用matplotlib绘制折线图教程
matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序 ...
- Python机器学习：评价分类结果006precisoion-Recall曲线绘制
code #实现混淆矩阵,精准率和召回率 import numpy as np from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() ...
最新文章
- python获取绝对路径_python3中获取文件当前绝对路径的两种方法
- Jenkins插件之环境变量插件EnvInject
- python爬取考研成绩什么时候出来_用Python爬取了考研吧1000条帖子，原来他们都在讨论这些！...
- 【原创】关于ASP.NET WebForm与ASP.NET MVC的比较
- Codeforces Round #275 (Div. 2) D
- Istio Proxy【Envoy扩展】详解
- 带滤镜拍照的app_这8款拍照修图APP，简直就是逼格神器
- 计算机硬件选购与市场调查实验报告,计算机组装与维护实训报告范例-20210527010902.docx-原创力文档...
- matlab中矩阵运算
- oracle parallel_max_servers,PARALLEL_MAX_SERVERS参数
- 小米其实已在悄悄涨价了，用户反应不一
- 基于文件操作的学生信息管理系统（含登录验证）
- 钉钉在线课程开启屏幕共享时电脑蓝屏问题解决办法
- 中国科学院自动化所2020年考博经验分享
- 瑞德西韦成为首个获美国FDA批准新冠药物；蚂蚁集团与马来西亚最大货币服务运营商之一建立合作伙伴关系 | 美通企业日报...
- 到底什么是叶脊网络？
- 如何在谷歌卫星地图中叠加等高线并打印
- 态℃ |一条毛巾在拼多多的新消费奇遇记
- STM32 精确控制PWM脉冲个数
- 互联网人炫富有多野！