python生成折线图怎么对特定点做颜色_python库matplotlib绘制折线图，散点图以及设置样式...
一：首先导入matplotlib库：
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File->setting
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Project Interpreter 点击右边的+号
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搜索到之后点击左下角install package安装。
二：折线图：
#折线图
import matplotlib.pyplot as plt
x_valuse = [1,2,3,4,5]
y_squares = [1,4,9,16,25] #表示(0,1) (1,4) ……的点
plt.plot(x_valuse,y_squares, linewidth = 5) #设置横纵坐标和线条粗细
plt.xlabel("Value", fontsize=14) #横轴
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) #横轴
plt.show()
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三：散点图
#scatter绘制散点图
#plt.scatter(2,4)#绘制一个点
x_valuse = [1,2,3,4,5]
y_squares = [1,4,9,16,25]
'''
scatter参数总结：
x，y：表示的是shape大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：表示的是大小，是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组，可选，默认20。
【python生成折线图怎么对特定点做颜色_python库matplotlib绘制折线图，散点图以及设置样式...】c：表示的是色彩或颜色序列，可选，默认蓝色’b’。但是c不应该是一个单一的RGB数字，也不应该是一个RGBA的序列，因为不便区分。c可以是一个RGB或RGBA二维行数组。
marker：MarkerStyle，表示的是标记的样式，可选，默认’o’。
cmap：Colormap，标量或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap，可选，默认None。
norm：Normalize，数据亮度在0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认None。
vmin，vmax：标量，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化，可选，默认None。
alpha：标量，0-1之间，可选，默认None。
linewidths：也就是标记点的长度，默认None。
'''
plt.scatter(x_valuse,y_squares,s=100)#绘制一系列点
plt.title("Square Numbers", fontsize=14)
plt.xlabel("Value", fontsize=14) #横轴
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) #横轴
'''
tick_params参数的总结：
参数axis的值为’x’、’y’、’both’，分别代表设置X轴、Y轴以及同时设置，默认值为’both’。
参数which的值为 ‘major’、’minor’、’both’，分别代表设置主刻度线、副刻度线以及同时设置，默认值为’major’
（主刻度线、副刻度线类似于厘米尺。CM与MM的区别）
参数direction的值为’in’、’out’、’inout’，分别代表刻度线显示在绘图区内侧、外侧以及同时显示
参数length和width分别用于设置刻度线的长度和宽度
参数pad用于设置刻度线与标签间的距离
参数color、labelcolor、colors分别用于设置刻度线的颜色、刻度线标签的颜色以及同时设置刻度线及标签颜色
参数labelsize用于设置刻度线标签的字体大小
参数bottom, top, left, right的值为布尔值，分别代表设置绘图区四个边框线上的的刻度线是否显示
参数labelbottom, labeltop, labelleft, labelright的值为布尔值，分别代表设置绘图区四个边框线上的刻度线标签是否显示
'''
plt.tick_params(axis='both', which='major',labelsize=14)
plt.show()
四：自动生成图以及使用颜色映射
#自动生成图形
x_valuse = list(range(1,100)) #创建一个整数列表，list() 方法用于将元组转换为列表,Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
y_squares = [x**2 for x in x_valuse] #!!!
#plt.scatter(x_valuse, y_squares, c='green', s=40)
plt.scatter(x_valuse, y_squares, c=y_squares, cmap=plt.cm.Blues, s=40)#使用颜色映射
plt.axis([0,100,0,10000])
plt.show()
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五：保存图
#保存图
plt.savefig('a.png',bbox_inches='tight')#第二个参数表示将多余的空白区域剪掉
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