3.线条形状

plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。如plt.plot(x, y1, linestyle=':') 或 plt.plot(x, y1, ls=':') 可取值为： - 实线(solid) -- 短线(dashed) -. 短点相间线(dashdot) ：虚点线(dotted) '', ' ', None

4.线条大小

设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细，其值为浮点数。如例：plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3)

5.折点样式

(1)marker -- 折点形状 (2)markeredgecolor 或 mec -- 折点外边颜色 (3)markeredgewidth 或 mew -- 折点线宽 (4)markerfacecolor 或 mfc --折点实心颜色 (5)markerfacecoloralt 或 mfcalt (6)markersize 或 ms --折点大小折点形状选择: ================ =============================== character description ================ =============================== ``'-'`` solid line style ``'--'`` dashed line style ``'-.'`` dash-dot line style ``':'`` dotted line style ``'.'`` 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 ``'*'`` star marker ``'h'`` hexagon1 marker ``'H'`` hexagon2 marker ``'+'`` plus marker ``'x'`` x marker ``'D'`` diamond marker ``'d'`` thin_diamond marker ``'|'`` vline marker ``'_'`` hline marker ================ =============================== 1.线条名称(标签)label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='业绩趋势走向')2.线条颜色(1)线条颜色命名方式有三种表示颜色的方式:用全名，如blue16进制，如FF00FF(r, g, b) 或 (r, g, b, a)，如（1,0 from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,10) #x轴的位置 y = [6,7,12,12,15,17,15,20,18] #y轴的位置 #传入x,y，通过plot画图,并设置折线颜色、透明度、折线样式和折线宽度标记点、标记点大小、标记点边颜色、标记点边宽 plt .plot(x,y,color='red',alpha=0.3,linestyle='--',linewidth=5,marker='o' ,marke

文章目录1. Matplotlib 画图简单实现2. 折线图 2.1绘制 折线图 2.2 设置线的格式 2.3 设置折点 2.4.图片的保存和导出2.5 设置刻度2.6显示中文2.7实例：每分钟心脏跳动图3.拓展3..1一图多线3.2一图多个坐标子图3.3坐标轴设置 1. Matplotlib 画图简单实现 Matplotlib 在一个绘制2D图片的库 import matplotlib .pyplot as plt #第一个表示x轴,第二个列表表示y轴 plt .plot([1,0,9],[4,5,6]) plt .show()

绘制 折线图 、设置线条形状和marker样式 Python 可视化：绘制 折线图 、设置线条形状和marker样式修改线形：线形可选集合修改marker：marker可选集合 Python 可视化：绘制 折线图 、设置线条形状和marker样式首先画一个简单的 折线图 import numpy as np import matplotlib .pyplot as plt plt .figure(figsize=(10,7)) x = 10 * np.random.rand(10) y = 10 * np.random.r

折线图 ： 折线图 （line chart）是我们在数据分析、数据展示中经常使用的一种图表，它可以直观的反映数据的变化趋势。与绘制柱状图、饼状图等图形不同， Matplotlib 并没有直接提供绘制 折线图 的函数。线图适用于分析数据随时间变化的趋势。例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。通过 matplotlib .pyplot.plot函数来绘制 折线图 ，plot函数已经.

1.线条名称(标签) label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示 plt .plot(x,y,'ro',color='red',label='业绩趋势走向') 2.线条颜色 (1)线条颜色命名方式有三种表示颜色的方式...

plt .scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=.5) 其中X,Y分别为横纵坐标；s为点的大小（optional）；c为颜色设置（optional）；alpha为透明度设置（optional），是一个小于等于1的值 2、图片附加信息 1）设置坐标轴范围 plt .xlim...

散点图和 折线图 是数据分析中最常用的两种图形。其中， 折线图 用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适合用于显示随着时间而变化的连续数据，同时还可以看出数量的差异，增长情况。 Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ，使用语法如下： matplotlib .pyplot.plot(*args,scalex=True,scaley=True,data=None,**kwargs) 常用参数及说明： plt .figure(figsize=(6,4)) plt .plot(x,y,color="red",linewidth=1 ) plt .xlabel("x") #xlabel、ylabel：分别设置 X、Y轴的标题文字。 plt .ylabel("sin(x)") plt .title("正弦曲线图") # title：设置子图的标题

matplotlib 一、 matplotlib --数据可视化图表二、绘制 折线图 设置图片1. 设置图片大小：2. 保存图片：3. 设置 x、y轴的刻度一、 matplotlib –数据可视化图表 1.了解能将数据进行可视化，更直观地呈现 2.使数据更加客观更具说服力二、绘制 折线图 from matplotlib import pyplot as plt x=range(2,26,2) y=[15,13,14,5,17,20,25,26,27,22,18,15] plt .plot(x,y)