Bootstrap

这篇文章主要介绍了Python 图形绘制详细代码,文章主要从最简单图像的开始,在同一图上绘制两条或多条线一些简单操作,想了解的小伙伴可以学习一下,希望对你的学习有所帮助

目录

1、画第一个图形

第一个图形从简单的开始。

1.1 代码

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# importing the required module

import matplotlib.pyplot as plt

# x axis values

x = [1,2,3]

# corresponding y axis values

y = [2,4,1]

# plotting the points

plt.plot(x, y)

# naming the x axis

plt.xlabel('x - axis')

# naming the y axis

plt.ylabel('y - axis')

# giving a title to my graph

plt.title('My first graph!')

# function to show the plot

plt.show()

1.2 输出

 

1.3 代码的部分解释

  • 1)将 x 轴和相应的 y 轴值定义为列表。
  • 2)使用 .plot() 函数在画布上绘制它们。
  • 3)使用 .xlabel() 和 .ylabel() 函数为 x 轴和 y 轴命名。
  • 4)使用 .title() 函数为绘图命名。
  • 5)使用 .show() 函数查看绘图。
  • 2、在同一图上绘制两条或多条线

2、在同一图上绘制两条或多条线

如果想在同一张图上再绘制多条线,可反复使用.plot()函数。

2.1 代码

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import matplotlib.pyplot as plt

# line 1 points

x1 = [1,2,3]

y1 = [2,4,1]

# plotting the line 1 points

plt.plot(x1, y1, label = "line 1")

# line 2 points

x2 = [1,2,3]

y2 = [4,1,3]

# plotting the line 2 points

plt.plot(x2, y2, label = "line 2")

# naming the x axis

plt.xlabel('x - axis')

# naming the y axis

plt.ylabel('y - axis')

# giving a title to my graph

plt.title('Two lines on same graph!')

# show a legend on the plot

plt.legend()

# function to show the plot

plt.show()

2.2 输出

 

2.3 代码的部分解释

  • 1)在同一张图上绘制两条线。 通过给它们一个名称(label)来区分它们,该名称作为 .plot() 函数的参数传递。
  • 2)提供有关线条类型及其颜色信息的小矩形框称为图例。 可以使用 .legend() 函数为绘图添加图例。

3、自定义绘图

下面将讨论适用于几乎所有场景的一些基本自定义。

3.1 代码

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import matplotlib.pyplot as plt

# x axis values

x = [1,2,3,4,5,6]

# corresponding y axis values

y = [2,4,1,5,2,6]

# plotting the points

plt.plot(x, y, color='green', linestyle='dashed', linewidth = 3,marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=12)

# setting x and y axis range

plt.ylim(1,8)

plt.xlim(1,8)

# naming the x axis

plt.xlabel('x - axis')

# naming the y axis

plt.ylabel('y - axis')

# giving a title to my graph

plt.title('Some cool customizations!')

# function to show the plot

plt.show()

3.2 输出

 

3.3 代码的部分解释

如上面代码所示,我们进行了一些自定义的改变:

  • 1)设定线的宽度、样式以及颜色。
  • 2)设定了标记的形状、颜色和尺寸。
  • 3)覆盖 x 和 y 轴范围。如果未完成覆盖,pyplot 模块使用自动缩放功能来设置轴范围和比例。
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