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  • matplotlib.pyplot.plot官方文档点击这里。 常用的color参数 w white b blue g green r red c cyan # 青色/蓝绿色 m magenta # 品红/洋红色 ...Marker常见参数: 附...

    matplotlib.pyplot.plot官方文档点击这里

    常用的color参数
    wwhite
    bblue
    ggreen
    rred
    ccyan        #   青色/蓝绿色
    mmagenta  #    品红/洋红色
    yyellow
    kblack

     

    • Marker常见参数:

    附注:

    · 所有marker的官网链接

    · 图片来源:Python Matplotlib (pyplot), a step-by-step Tutorial


    折线图函数

    matplotlib.pyplot.plot(
                           *args,
                           **kwargs
                           )
    • 可变位置参数:
    1. python中规定参数前带 * 的,称为可变位置参数,只是我们通常称这个可变位置参数为*args而已,叫其他的一样一样滴。
    2. *args:是一个列表,传入的参数会被放进列表里。
    • 可变关键字参数:
    1. 同理,python中规定参数前 带 ** 的,称为可变关键字参数,通常用**kwargs表示。
    2. **kwargs:是一个字典,传入的参数以键值对的形式存放到字典里。

    一、常用参数部分:

    1. lable:设定坐标线的标签, e.g. ax1.plot(x1, y1, label='x的label')
    2. title:设定标题。e.g. plt.title('title_name')
    3. y :纵坐标。
    4. x :默认为[0, 1, ... , N-1],可手动设定。
    5. data:是:一个自带坐标标签(lable)的数据。如果指定,x坐标y坐标将会显示数据源标签名称;
    6. color:设定线的颜色;
    7. marker:设定节点的样式;
    8. alpha设定图的透明度,取值范围是[0,1]。

    例子:

    from numpy.random import randn
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    data = randn(30).cumsum()
    plt.plot(data)          
    
    plt.show()
    • plt.plot(data) 等价于 plt.plot(data, 'k-') ,等价于 plt.plot(y=data, kind='line', color='k', linestyle='line'),表示k黑色、o圆节点、- 连续连接线(连接2个O形点);
    • plt.plot()如果没有连接节点的linestyle参数,结果将为散点图

     

    二、**kwargs参数部分(未完待续)

    1. ls 或者 linestyle:设定折线的格式,[文字表述版为‘ solid’, 'dashed', 'dashdot', 'dotted'],符号表述版[ '-', '--', '-.', ':'];
    2. lw 或者 linewidth:设定折线的宽度,
    3. drawstyle:指定画图的格式,比如drawstyle='steps-post',即阶梯图线;
    4. ms 或者 markersize:设定大小;
    5. mec 或者 markeredgecolor:设定边框的颜色;
    6. mew 或者 markeredgewidth:设定边框粗细的值;
    7. mfc 或者 markerfacecolor:设定填充的颜色;
    8. ax1.set_xlable:设定ax1(子图)x坐标的名称
    9. ax1.set_ylable设定ax1(子图)y坐标的名称
    10. 其他待续参数

    例子1:

    from numpy.random import randn
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    data = randn(30).cumsum() 
    plt.plot(data, 'ro--', drawstyle='steps-post')  
    
    plt.show()

    例子2:

    """本处不适合新手看"""
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    fig, ax1 = plt.subplots(1, 1)                        # 作出图表窗口
    
    ax2 = ax1.twinx()                                    # 让图线1和图线2 共用x坐标轴
    
    
    x1 = np.linspace(1, 4*np.pi, 100)                    # 设定x1的取值(在[1,4π]取100个数)
    y1 = np.sin(x1)
    function1 = ax1.plot(x1, y1, 'b', label='Sine')      # 指定x坐标和y坐标的数据,设定图线颜色为蓝色blue,图线标签为“Sine”
    
    x2 = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)
    y2 = np.cos(x2)
    function2 = ax2.plot(x2, y2, 'r', label='Cosine')
    
    
    functions = function1 + function2                     # 设定总的图线为 function1 加 function2
    labels = [f.get_label() for f in functions]           # 设定总的label框里边包含的内容,即“Sine”和“Cosine”
    plt.legend(functions, labels, loc=0)                  # 使用legend()函数,将“总funciton”和“总labels”做成图表。
    
    ax1.set_xlabel('$x$')                                 # 设定2坐标轴的标签,"$$"作用是“斜体”
    ax1.set_ylabel('$y_1$')
    ax2.set_ylabel('$y_2$')
    
    plt.title('Sine and Cosine')                          # 设定总图表的标题为“Sine and Cosine”
    
    plt.tight_layout()                                    # .tight_layout(),调整图表,使得窗口的页边距大小适合。
    
    plt.show()

    代码连接:Python Matplotlib (pyplot), a step-by-step Tutorial

     

    • “线”的color大全:

     

    展开全文
  • #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

    代码示例:

    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'
             ,markeredgecolor='r',markersize='20',markeredgewidth=10)
    plt.show()

    效果截图:

    标记类型:

    markersymboldescription
    "."m00point
    ","m01pixel
    "o"m02circle
    "v"m03triangle_down
    "^"m04triangle_up
    "<"m05triangle_left
    ">"m06triangle_right
    "1"m07tri_down
    "2"m08tri_up
    "3"m09tri_left
    "4"m10tri_right
    "8"m11octagon
    "s"m12square
    "p"m13pentagon
    "P"m23plus (filled)
    "*"m14star
    "h"m15hexagon1
    "H"m16hexagon2
    "+"m17plus
    "x"m18x
    "X"m24x (filled)
    "D"m19diamond
    "d"m20thin_diamond
    "|"m21vline
    "_"m22hline
    0 (TICKLEFT)m25tickleft
    1 (TICKRIGHT)m26tickright
    2 (TICKUP)m27tickup
    3 (TICKDOWN)m28tickdown
    4 (CARETLEFT)m29caretleft
    5 (CARETRIGHT)m30caretright
    6 (CARETUP)m31caretup
    7 (CARETDOWN)m32caretdown
    8 (CARETLEFTBASE)m33caretleft (centered at base)
    9 (CARETRIGHTBASE)m34caretright (centered at base)
    10 (CARETUPBASE)m35caretup (centered at base)
    11 (CARETDOWNBASE)m36caretdown (centered at base)
    "None"" " or "" nothing
    '$...$'m37Render the string using mathtext. E.g "$f$" for marker showing the letter f.
    verts A list of (x, y) pairs used for Path vertices. The center of the marker is located at (0, 0) and the size is normalized, such that the created path is encapsulated inside the unit cell.
    path Path instance.
    (numsides, 0, angle) A regular polygon with numsides sides, rotated by angle.
    (numsides, 1, angle) A star-like symbol with numsides sides, rotated by angle.
    (numsides, 2, angle) An asterisk with numsides sides, rotated by angle.

     

     

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  • matplotlib折线图调整线形状

    千次阅读 2019-08-01 22:30:26
    基本画图例子: ...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # pre-datas x = np.arange(1, 11, 1) # x坐标 plt.plot(x, y1, lw=1, c='red', marker='s', ms=4, label='Y1') # 绘制y1 plt.plot(x...

    基本画图例子: 

    # coding: utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    # pre-datas
    x = np.arange(1, 11, 1)  # x坐标
    plt.plot(x, y1, lw=1, c='red', marker='s', ms=4, label='Y1')  # 绘制y1
    plt.plot(x, y2, lw=1, c='g', marker='o', label='Y2')  # 绘制y2
    # plt-style 
    plt.xticks(x)  # x轴的刻度
    plt.xlim(0.5, 10.5)  # x轴坐标范围
    plt.ylim(-500, 5800)  # y轴坐标范围
    plt.xlabel('X-Name')  # x轴标注
    plt.ylabel('Y-Name')  # y轴标注
    plt.legend()  # 图例
    plt.savefig('e:/test.png')  # 保存图片
    plt.show()
    

    形状查找表

    绘制折线,可以有多种颜色及形状,c代表color,marker代表节点形状,ms代表marker size,label是折现名称。

    plt.plot(x, y1, lw=1, c='red', marker='s', ms=4, label='Y1')


    比如要控制y1为紫色线条,*状符号,就可以:

    plt.plot(x, y1, lw=1, c='purple', marker='*', ms=4, label='Y1')
    '''
    绘制折线,可以有多种颜色及形状,c代表color,marker代表节点形状,ms代表marker size,label是折现名称。
    plt.plot(x, y1, lw=1, c='red', marker='s', ms=4, label='Y1')
    比如要控制y1为紫色线条,*状符号,就可以:
    plt.plot(x, y1, lw=1, c='purple', marker='*', ms=4, label='Y1')
    
    's' : 方块状
    'o' : 实心圆
    '^' : 正三角形
    'v' : 反正三角形
    '+' : 加好
    '*' : 星号
    'x' : x号
    'p' : 五角星
    '1' : 三脚架标记
    '2' : 三脚架标记
    
    '''

    颜色、

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿° 

    展开全文
  • import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 sns.set(font='...
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字体设置-黑体
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
    sns.set(font='SimHei', style='white', )  # 解决Seaborn中文显示问题
    
    Income=[2456,2032,1900,2450,2890,2280] # 销售收入
    Profit_Margin=[0.125,0.113,0.102,0.145,0.143,0.151]  #边际利润率
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
    plt.grid(axis="y",linestyle='-.')
    plt.xticks(fontsize=15)
    plt.title('销售收入与边际利润率的对比图',fontsize=20)
    
    # 画柱形图
    ax1 = fig.add_subplot(111)
    ax1.set_ylim([0, 3000])
    ax1.bar(x, Income, label='销售收入',alpha=0.7, width=0.45,color='gold',edgecolor='red',linewidth=1.5)
    ax1.set_ylabel('销售收入', fontsize=20)
    ax1.legend(loc=1,fontsize=15)
    plt.yticks(fontsize=13)
    
    # 画折线图
    ax2 = ax1.twinx()  # 组合图必须加这个
    ax2.set_ylim([0.1, 0.16])
    ax2.plot(x, Profit_Margin, label='边际利润率',color='blue', ms=10, mfc='red',lw=3, marker='o') # 设置线粗细,节点样式
    ax2.set_ylabel('边际利润率', fontsize=20)
    ax2.legend(loc=2,fontsize=15)
    plt.yticks(fontsize=13)
    
    plt.show()
    fig.savefig('题目3.jpg',dpi=800)
    
    
    
    
    

    在这里插入图片描述

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空空如也

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