plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| x | X轴数据，列表或数组，可选 |
| y | Y轴数据，列表或数组 |
| format_string | 控制曲线的格式字符串，可选 |
| **kwargs | 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 |
format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成
**kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)
color : 控制颜色, color=‘green’
linestyle : 线条风格, linestyle=‘dashed’
marker : 标记风格, marker=‘o’
markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor=‘blue’
markersize: 标记尺寸, markersize=20
b = np.arange(5) plt.plot(b,b*1.0,'g.-',b,b*1.5,'rx',b,b*2.0, 'b') plt.show()
plt.scatter()函数用于生成一个scatter散点图。
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, hold=None, **kwargs
| 参数 | 解释说明 |
|---|---|
| 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。 |
| 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 | 标记点的长度，默认None。 |
例子
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) x=np.random.rand(20) y=np.random.rand(20) area=(50*np.random.rand(20))**2 plt.scatter(x,y,s=area,alpha=0.5) plt.show()
1.设置图例的位置
plt.legend(loc=' ')
2.设置图例字体大小
fontsize : int or float or {‘xx-small', ‘x-small', ‘small', ‘medium', ‘large', ‘x-large', ‘xx-large'}
3.设置图例边框及背景
plt.legend(loc='best',frameon=False) #去掉图例边框 plt.legend(loc='best',edgecolor='blue') #设置图例边框颜色 plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效
4.设置图例标题
legend = plt.legend(["BJ", "SH"], title='Beijing VS Shanghai') #或者 plt.plot(["BJ", "SH"],loc='upper left',title='Beijing VS Shanghai')
5.设置图例名字及对应关系
legend = plt.legend([p1, p2], ["BJ", "SH"])
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x,'r--',x,np.cos(x),'g--',marker='*')
plt.xlabel('row')
plt.ylabel('cow')
plt.legend(["BJ","SH"],loc='upper left',loc='upper left')
plt.show()
运行结果
