线图

#定义
matplotlib.pyplot.plot()
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

解释说明:

  x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y));

  可选参数fmt是定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)的便捷方式;

#简单示例:
plot(x,y) #默认的基本格式为"b-"
plot(x,y,'bo')
plot(y)
plot(y,'r+')

例1:简单应用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y = np.random.random_sample((20,))
plt.plot(y,'ro--') #有默认的x
plt.show()

效果:

例2:便捷方式定义格式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange('2018-01-01','2018-01-02',dtype='datetime64[h]')[:20]
y = np.random.random_sample((20,))
#关于plt属性的设置后面会详细讲解,目前只是提一下
plt.xticks(rotation=45) #x轴的倾斜程度
plt.xlabel("time") #X轴名
plt.ylabel("index")
plt.title('TEST')
plt.plot(x,y,'ro--',linewidth=2, markersize=6) #红色、圆点、虚线
plt.show()

效果:

如果你觉得这样定义格式不够精确,那么可以使用Line2D属性作为关键字参数来更好地控制外观,

属性和fmt可以混合使用,当Line2D与fmt参数冲突时,关键字参数优先。

例3:Line2D精确定义

#下图和上图所能得到的结果是相同的。
# #关于plt属性的设置后面会详细讲解,目前只是提一下
plt.xticks(rotation=45) #x轴的倾斜程度
plt.xlabel("time") #X轴名
plt.ylabel("index")
plt.title('TEST')
plt.plot(x,y,color='r',marker='o',linestyle='--',linewidth=2, markersize=6) #红色、圆点、虚线
plt.show()

效果:

 传值的多种方式:

除了上面的直接传之之外,还有多种比较方便的传值方式

例4:直接从一个二维数组中取数据

data = np.random.random_sample((100,2))
plt.plot(data[:,0],data[:,1],'ro')
plt.show()

效果:

例5:直接传入一个数组对象,然后取里面的某一字段

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,2),columns=list('AB'))
plt.plot('A','B','ro',data=df)
plt.show()

效果:

一个图里面绘制多条曲线:

例6:方式一

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(1,5,30)
plt.plot(t,t,'r--')
plt.plot(t,t*2,'b^')
plt.plot(t,t**2,'g*')
plt.show()

效果:

例7:方式二

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(1,5,30)
plt.plot(t,t,'r--',t,t*2,'b^',t,t**2,'g*')
plt.show()

效果:

表一:颜色

字符 颜色
'b' 蓝色
'g' 绿色
'r'
'c' 青色
'm' 品红
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色

图二:标记

字符 描述
'.' 点标记
',' 像素标记
'o' 圆圈标记
'v' triangle_down标记
'^' triangle_up标记
'<' triangle_left标记
'>' triangle_right标记
'1' tri_down标记
'2' tri_up标记
'3' tri_left标记
'4' tri_right标记
's' 方形标记
'p' 五边形标记
'*' 明星标记
'h' hexagon1标记
'H' hexagon2标记
'+' 加上标记
'x' x标记
'D' 钻石标记
'd' thin_diamond标记
'|' vline标记
'_' hline标记

图三:线型

字符 描述
'-' 实线风格
'--' 虚线样式
'-.' 点划线样式
':' 虚线样式

图四:Line2D属性

属性 描述
agg_filter 一个过滤函数,它取一个(m,n,3)浮点数组和一个dpi值,并返回一个(m,n,3)数组
alpha float(0.0透明到1.0不透明)
animated 布尔
antialiased 或者aa 布尔
clip_box 一个Bbox实例
clip_on 布尔
clip_path [(PathTransform)| Patch| 没有]
color 或c 任何matplotlib颜色
contains 一个可调用的函数
dash_capstyle ['屁股'| '圆'| “突出”]
dash_joinstyle ['斜接'| '圆'| '斜角']
dashes 点的开/关墨水序列
drawstyle ['默认'| '步骤'| 'steps-pre'| 'steps-mid'| “步骤-交”]
figure 一个Figure实例
fillstyle ['完整'| '左'| '对'| '底'| '顶'| '没有']
gid 一个id字符串
label 目的
linestyle 或者ls ['solid'| '虚线','dashdot','点'| (偏移,开 - 关 - 破折号)| '-''--''-.'':''None'| | ]' '''
linewidth 或者lw 浮点数值
marker A valid marker style
markeredgecolor 或mec 任何matplotlib颜色
markeredgewidth 或者说 浮点数值
markerfacecolor 或者mfc 任何matplotlib颜色
markerfacecoloralt 或者mfcalt 任何matplotlib颜色
markersize 或者ms 浮动
markevery [无| int | int |的长度为2的元组 切片| list / array of int | 漂浮| 长度为2的浮动元组]
path_effects AbstractPathEffect
picker 浮点距离或可拣选功能 fn(artist, event)
pickradius 浮点距离
rasterized 布尔或无
sketch_params (比例:浮点数,长度:浮点数,随机性:浮点数)
snap 布尔或无
solid_capstyle ['屁股'| '圆'| “突出”]
solid_joinstyle ['斜接'| '圆'| '斜角']
transform 一个matplotlib.transforms.Transform实例
url 一个网址字符串
visible 布尔
xdata 1D阵列
ydata 1D阵列
zorder 浮动

matplotlib作图——plot() 线图的更多相关文章

  1. python3绘图示例4(基于matplotlib:箱线图、散点图等)

    #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib.pyplot import * x=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2] # ...

  2. Matplotlib学习---用matplotlib画箱线图(boxplot)

    箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分 ...

  3. Matplotlib数据可视化(6):饼图与箱线图

    In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParam ...

  4. Python的可视化包 – Matplotlib 2D图表(点图和线图,.柱状或饼状类型的图),3D图表(曲面图,散点图和柱状图)

    Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可 ...

  5. pyhton中matplotlib箱线图的绘制(matplotlib双轴图、箱线图、散点图以及相关系数矩阵图))

    //2019.07.23 1.箱形图,又称为盒式图,一般可以很好地反映出数据分布的特征,也可以进行多项数据之间分布特征的比较,它主要包含五个基础数据:中位数,两个上下分位数以及上下边缘线数据 其中的一 ...

  6. 使用Python的pandas模块、mplfinance模块、matplotlib模块绘制K线图

    目录 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 mplfinance模块和matplotlib模块 安装mplfinance模块.pandas模块和m ...

  7. matplotlib学习日记(六)-箱线图

    (一)箱线图---由一个箱体和一对箱须组成,箱体是由第一个四分位数,中位数和第三四分位数组成,箱须末端之外的数值是离散群,主要应用在一系列测量和观测数据的比较场景 import matplotlib ...

  8. matplotlib绘制多组 散点连线图【用于对比】待实现

    绘制散点+连线图: http://www.cnblogs.com/aaronhoo/p/5150596.html http://zhidao.baidu.com/link?url=Q1b7NG8eEz ...

  9. matplotlib箱线图与柱状图比较

    代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 16:37:47 2018 @author: zhen &qu ...

随机推荐

  1. Zookeeper实战

    这里的实战主要是用Java API对Zookeeper进行相应的操作,来实现我们的业务需求.首先简单地测试一下Zookeeper节点的增删改查操作,然后测试两个例子,分别是分布式应用HA以及分布式锁. ...

  2. kubernetes和calico集成

    硬件环境: 三台虚拟机: 192.168.99.129 master(kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-proxy.kube-scheduler. ...

  3. Oh my God, 连jQuery都放弃IE了!

    jQuery 2.0在经过10个月的开发后发布.jQuery 2.0是为现代Web浏览器定制的,也考虑了移动设备.但一个重大变化是jQuery 2.0将不兼容旧版IE,其大小比版本1.9.1低10%. ...

  4. angular 输入属性@Input , 输出属性@Output , 中间人模式

    1 输入属性 通常用于父组件向子组件传递信息 举个栗子:我们在父组件向子组件传递股票代码,这里的子组件我们叫它app-order 首先在app.order.component.ts中声明需要由父组件传 ...

  5. 第二百一十八节,jQuery EasyUI,TimeSpinner(时间微调)组件

    jQuery EasyUI,TimeSpinner(时间微调)组件 学习要点: 1.加载方式 2.属性列表 3.事件列表 4.方法列表 本节课重点了解 EasyUI 中 TimeSpinner(时间微 ...

  6. 第一百六十二节,jQuery入门介绍

    jQuery入门 学习要点: 1.什么是  jQuery 2.学习 jQuery的条件 3.jQuery的版本 4.jQuery的功能和优势 5.其他 JavaScript库 6.是否兼容低版本  I ...

  7. Firefox模拟手机访问手机网站

    说明: 此方法只能用以那些以识别UA来判断的网站 使用步骤: 第一步:打开Firefox,点击菜单,工具-〉附加组件-〉获取附加组件: 第二步:查询安装三个组件:User Agent Switcher ...

  8. LigerTree的使用

    效果图: 页面: <div id="divs" style="width: 310px; overflow-x: hidden; overflow-y: hidde ...

  9. js阻止事件冒泡和标签默认行为

    ////阻止事件冒泡函数和 // 阻止默认浏览器动作(W3C) 要一起使用效果好<a href="/Scripts/newfiber_js_lib/images/1.jpg" ...

  10. Tomcat unable to start within 45 seconds.

    解决的方法当然是设定这个时间,让其大于45秒,修改在当前项目所在的workspace\.metadata\.plugins\org.eclipse.wst.server.core\servers.xm ...