matplotlib-plt.plot用法

1147-柳同学

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matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
	将x,y绘制为线条或标记
	参数:
	x, y:数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的,默认为rangelen(y))。通常,这些参数是
		一维数组。它们也可以是标量,也可以是二维的(在这种情况下,列代表单独的数据集)。
		这些参数不能作为关键字传递。
	fmt:格式字符串,格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩写。所有这些以及更多这些都可以
		通过关键字参数来控制。此参数不能作为关键字传递。
	data:具有标签数据的对象。如果提供,请提供标签名称以在x和y中绘制
	
	其他参数:
	scalex, scaley:这些参数确定视图限制是否适合数据限制。这些值将传递到autoscale_view
	**kwargs:kwarg用于指定属性,例如线标签(用于自动图例),线宽,抗锯齿,标记面颜色等
	如果使用一个plot调用生成多条线,则kwarg应用于所有这些线。
	

点或线节点的坐标由x,y给出,可选参数fmt是定义基本格式(如颜色,标记和线型)的便捷方法		
>>> plot(x, y)        # plot x and y using default line style and color
>>> plot(x, y, 'bo')  # plot x and y using blue circle markers
>>> plot(y)           # plot y using x as index array 0..N-1
>>> plot(y, 'r+')     # ditto, but with red plusses

可以将Line2D属性用作关键字参数,以更好地控制外观。线属性和fmt可以混合使用。
>>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)
>>> plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',
...      linewidth=2, markersize=12)
当与fmt发生冲突时,关键字参数优先

有一种方便的方法可以绘制带有标签数据(即可以通过索引obj ['y']访问的数据)的对象。
您可以在data参数中提供对象,而不必为x和y提供数据,而只需为x和y提供标签:
>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)
支持所有可索引对象。例如是字典,pandas.DataFrame或结构化的numpy数组。


绘制多组数据
有多种方式绘制多组数据
第一种:最直接的方法就是多次调用plot
>>> plot(x1, y1, 'bo')
>>> plot(x2, y2, 'go')
第二种方式:如果您的数据已经是2d数组,则可以将其直接传递给x,y。将为每一列绘制一个单独的数据集。
示例:一个数组a,其中第一列表示x值,其他列为y列:
>>> plot(a[0], a[1:])
第三种方式:指定[x]、y、[fmt]组的多个集合
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')

matplotlib-plt.plot用法
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原文地址:《matplotlib-plt.plot用法》 发布于2020-11-28

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