- 类 型
- 二维线画图函数
- 基本调用格式
- plot(y)等
- 外文名
- plot
- 属 于
- matlab
-
plot
2018-10-27 23:01:37plot用于matlab二维绘图: 句法: 1.plot(X,Y) 在Y中创建数据的二维线图,而在X中创建相应的值。 2.plot(X,Y,LineSpec) 设置线条样式、标记符号和颜色。 3.plot(X1,Y1,...,Xn,Yn)对所有线使用相同的轴绘制多个x,Y对... -
plot 教程 plot 教程 plot 教程
2011-05-15 22:42:47plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程 -
matplotlib.pyplot.plot()参数详解
2018-04-03 12:17:43在交互环境中查看帮助文档: import matplotlib.pyplot as ...help(plt.plot) 以下是对帮助文档重要部分的翻译: plot函数的一般的调用形式: #单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) #多条线一...https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html
在交互环境中查看帮助文档:
import matplotlib.pyplot as plt help(plt.plot)
以下是对帮助文档重要部分的翻译:
plot函数的一般的调用形式:
#单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) #多条线一起画 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如:颜色(color),点型(marker),线型(linestyle),
具体形式 fmt = '[color][marker][line]'
fmt接收的是每个属性的单个字母缩写,例如:
plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点实线
若属性用的是全名则不能用*fmt*参数来组合赋值,应该用关键字参数对单个属性赋值如:
plot(x,y2,color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6)
plot(x,y3,color='#900302',marker='+',linestyle='-')
常见的颜色参数:**Colors**
也可以对关键字参数color赋十六进制的RGB字符串如 color='#900302'
============= =============================== character color ============= =============================== ``'b'`` blue 蓝 ``'g'`` green 绿 ``'r'`` red 红 ``'c'`` cyan 蓝绿 ``'m'`` magenta 洋红 ``'y'`` yellow 黄 ``'k'`` black 黑 ``'w'`` white 白 ============= ===============================
点型参数**Markers**,如:marker='+' 这个只有简写,英文描述不被识别
============= =============================== 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 ``'*'`` star marker ``'h'`` hexagon1 marker ``'H'`` hexagon2 marker ``'+'`` plus marker ``'x'`` x marker ``'D'`` diamond marker ``'d'`` thin_diamond marker ``'|'`` vline marker ``'_'`` hline marker ============= ===============================
线型参数**Line Styles**,linestyle='-'
============= =============================== character description ============= =============================== ``'-'`` solid line style 实线 ``'--'`` dashed line style 虚线 ``'-.'`` dash-dot line style 点画线 ``':'`` dotted line style 点线 ============= ===============================
样例1
函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) >>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj) 解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array. data 参数接受一个对象数据类型,所有可被索引的对象都支持,如 dict 等
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''read file fin=open("para.txt") a=[] for i in fin: a.append(float(i.strip())) a=np.array(a) a=a.reshape(9,3) ''' a=np.random.random((9,3))*2 #随机生成y y1=a[0:,0] y2=a[0:,1] y3=a[0:,2] x=np.arange(1,10) ax = plt.subplot(111) width=10 hight=3 ax.arrow(0,0,0,hight,width=0.01,head_width=0.1, head_length=0.3,length_includes_head=True,fc='k',ec='k') ax.arrow(0,0,width,0,width=0.01,head_width=0.1, head_length=0.3,length_includes_head=True,fc='k',ec='k') ax.axes.set_xlim(-0.5,width+0.2) ax.axes.set_ylim(-0.5,hight+0.2) plotdict = { 'dx': x, 'dy': y1 } ax.plot('dx','dy','bD-',data=plotdict) ax.plot(x,y2,'r^-') ax.plot(x,y3,color='#900302',marker='*',linestyle='-') plt.show()
样例2,
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02) y = np.sin(x) y1 = np.sin(2*x) y2 = np.sin(3*x) ym1 = np.ma.masked_where(y1 > 0.5, y1) ym2 = np.ma.masked_where(y2 < -0.5, y2) lines = plt.plot(x, y, x, ym1, x, ym2, 'o') #设置线的属性 plt.setp(lines[0], linewidth=1) plt.setp(lines[1], linewidth=2) plt.setp(lines[2], linestyle='-',marker='^',markersize=4) #线的标签 plt.legend(('No mask', 'Masked if > 0.5', 'Masked if < -0.5'), loc='upper right') plt.title('Masked line demo') plt.show()
例3 :圆
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt theta = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) xx = [1,2,3,10,15,8] yy = [1,-1,0,0,7,0] rr = [7,7,3,6,9,9] fig = plt.figure() axes = flg.add_subplot(111) i = 0 while i < len(xx): x = xx[i] + rr[i] *np.cos(theta) x = xx[i] + rr[i] *np.cos(theta) axes.plot(x,y) axes.plot(xx[i], yy[i], color='#900302', marker='*') i = i+1 width = 20 hight = 20 axes.arrow(0,0,0,hight,width=0.01,head_width=0.1,head_length=0.3,fc='k',ec='k') axes.arrow(0,0,width,0,width=0.01,head_width=0.1,head_length=0.3,fc='k',ec='k') plt.show()
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R语言作图——density plot(密度图)
2018-10-09 13:22:57上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。 Step1. 绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成...原创 黄小仙
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
Step1. 绘图数据的准备
首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,把excel保存成csv格式。
数据的格式如下图:一列表示一种变量,第一行是列名
Step2. 绘图数据的读取
data<-read.csv(“your file path”, header = T)
#注释:header=T表示数据中的第一行是列名,如果没有列名就用 header=FStep3.绘图所需package的安装、调用
install.package(“ggplot2”)
#注释:ggplot2是目前公认绘图很强的一个安装包,如果已经安装,这句就不需要啦
library(ggplot2)
#注释:package使用之前需要调用(每次用前都要调用哦)Step4绘图
p<-ggplot(data, aes(x = weight))
#注释:x轴表示weight,y轴表示频率就不需要指定啦
p + geom_density(color = “black”, fill = “gray”)
#注释:color是线条的颜色参数,fill表示填充颜色
Step5.美化
p + geom_density(aes(color = sex))
#注释:按照性别不同组改变线条颜色
p + geom_density(aes(fill = sex), alpha=0.4)
#注释:按照性别不同组改变填充颜色,alpha表示调整透明度
到这里你已经可以画出比较高B格的density plot了,不过有些同学可能有
特殊的要求,比如把两组的平均值画出来,那本小仙再小秀一下?
1.准备平均值数据并读取
mean<-read.csv(“your file path”)
2.画图
p+ geom_density(aes(color = sex), alpha=0.4)+
geom_vline(data = mean, aes(xintercept = mean, color=sex),linetype=“dashed”)
#注释:前面是和之前一样作图语句,在后面直接加上这一句就好啦,xintercept表示x轴截断线,dashed表示是虚线
好啦,今天的分享就到这里了,希望可以帮助到大家。有什么新的作图要求,可以留言给我哦!导出高清图的方法在这里:
R语言作图技巧——导出高清图
R语言作图系列还有:
R语言作图——Histogram
R语言作图——Violin plot
R语言作图——Facet violin plot
R语言作图——Line plot
R语言作图——Density plot
R语言作图——Bubble matrix
R语言作图——Radar chart
R语言作图——Pie chart(公众号:生信了)
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matlab plot函数详解
2018-04-28 17:04:08在matlab中,plot函数用来绘制二维图像。1.plot默认格式 plot(x,y)这种格式中,若x,y是向量,则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴,绘制y。 若x,y都是矩阵,则它们必须具有相同的尺寸,plot函数将针对x的各...在matlab中,plot函数用来绘制二维图像。
1.plot默认格式
plot(x,y)这种格式中,若x,y是向量,则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴,绘制y。
若x,y都是矩阵,则它们必须具有相同的尺寸,plot函数将针对x的各列绘制y的每列。更确切的说,将x和y的对应的各列取出来,绘制曲线。比如x和y分别为n*n的矩阵,则plot函数将x的第1列和y的第1列对应取出来,绘制一条曲线,然后将x的第二列与y的第二列对应起来,绘制一条曲线,如此下去直到第n条匹配绘制完成。
若x和y之一为向量,另一个为矩阵,则矩阵必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量的长度,则针对向量绘制矩阵的每列;如果矩阵的列数等于向量长度,则针对向量绘制矩阵的每行;若矩阵为方阵,则针对向量绘制矩阵的每列。
若x和y之一为标量,另一个为标量或者向量,则绘制离散的点;然而想要看到绘制的点,用户必须指定表示点位的记号。
2.plot属性应用
带属性的格式中。增加了线属性的设置,这些属性包括线型设置,绘制线条时是否使用标记符号以及使用什么样的标记符号,线条的颜色、粗细等等。
在plot函数中,无论是线型、标记符号还是颜色,具体制定时,都是以字符串的形式出现。字符串中的颜色可以以任何顺序出现,用户也可以省略其中的一个或多个选项。如果用户省略了线条样式,但制定了标记字符,则plot函数只显示标记符,但不会显示线条。
plot函数在绘制线条时,线条属性主要包括三个方面,一是线型的使用。
符号 含义 符号 含义 符号 含义 符号 含义 - 细实线 : 虚点线 -. 点画线 -- 虚画线 二是颜色的使用,其中最常用的颜色如下所示,更多的颜色可以采用RGB来表示。
点线颜色允许的设置值 符号 含义 符号 含义 符号 含义 符号 含义 r 红 b 蓝 y 黄 w 白 g 绿 c 青 k 黑 m 品红 三是标志符的应用,它可以更有效的显示出数据点的位置。标识符符号与含义 符号 含义 符号 含义 符号 含义 符号 含义 . 实心点 < 朝左三角 d 菱形 p 五角星 + 十字号 > 朝右三角 h 六角星 s 方块 * 星号 v 朝下三角 o 空心圆圈 x 叉字符 ^ 朝上三角 matlab对plot函数中线条属性的修改,提供了属性名称和属性值的设置方法。
线条属性名称和设置值 属性名称 含义 属性值 备注 Color 设置线条或点的颜色 [r,g,b],各颜色强度介于0~1 - 常用颜色可使用色彩符号进行设置
- 使用RGB颜色数据也可
- 默认蓝色
LineStyle 线型 细实线、虚点线、点画线、虚画线 - 通过线型符号设置
- 默认细实线
LineWidth 线条宽度/粗细 正实数 - 正版出版物使用1.4为宜
- 默认为0.5
Marker 数据点标识符 菱形、空心圆圈等13种 - 通过标识符符号设置
MarkerSize 标识符大小 正实数 - 默认值为6.0
MarkerEdgeColor 标识符边界色彩 [r,g,b],各颜色强度介于0~1 MarkerFaceColor 标识符内部填充色彩 [r,g,b],各颜色强度介于0~1 3.其他几种格式
- plot(x1,y1,...,xn,yn)
在这种格式中,将使用相同的坐标轴绘制多条曲线。
- plot(x1,y1,linespec1,...,xn,yn,linespecn)
- plot(y)
- ploy(y,linespec)
- plot(ax,______)
- h=plot(______)
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WebSocket exception on plot test
2020-12-27 00:25:05<div><pre> --------------------------- Assertion Failed: Abort=Quit, Retry=Debug, Ignore=Continue --------------------------- Exception in RHost run loop: Microsoft.R.Host.Client....plot... -
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