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python线条函数 python线条形状

IT技术数据

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库
1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x，y轴名称
1.2.5 添加x ， y轴范围
1.2.6 添加x ， y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰 。请注意 ， 函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示 。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布 。
合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1：使用rcParams设置
2.2.3 方法2：plot内设置
2.2.4 方法3：plot内简化设置
方法2中，线条形状 ， linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等 。
python之pyplot 1、 定义x和ypython线条函数，画图展示，保存图片
其中dpi参数指定图像的分辨率为120
2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定 。用法上 ， 函数的输入是两个列表 ， 第一个表示取值 ， 第二个表示标记 。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略
多图与子图
figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图 。需要注意的是 ，  figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号 。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图） 。
这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2 。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图 ， 分别是y1和y3的曲线python线条函数；fig.2是一张整图 ， 画的是y2曲线 。
如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面
第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
python中plt.post是什么函数2018-05-04 11:11:36
122点赞
qiurisiyu2016
码龄7年
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据python线条函数，y轴数据python线条函数，format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符，风格字符 ， 和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards：
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80])#缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

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