plt.figure(figsize=(8,4),dpi=100)

时间: 2024-06-03 14:06:53 浏览: 155

matplotlib 曲线图和折线图 plt.plot()实例

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在Python的可视化库matplotlib中，`plt.plot()`函数是用于绘制曲线图和折线图的主要工具。本实例展示了如何利用这个函数创建具有不同特性的图形。以下是对matplotlib中曲线图和折线图的理解以及`plt.plot()`的具体用法： 1. **绘制曲线图**： - 我们导入了`numpy`来生成数据，`matplotlib.pyplot`作为图形接口，用`plt`作为别名。在本例中，我们创建了一组从0到10的1000个等间距点（`x = np.linspace(0, 10, 1000)`），然后计算它们的正弦值（`y = np.sin(x)`）。 - 使用`plt.figure(figsize=(6,4))`创建一个指定尺寸的图形窗口。 - `plt.plot(x,y,color="red",linewidth=1 )`绘制红色的曲线，其中`color`参数设定线条颜色，`linewidth`设定线条宽度。 - `plt.xlabel("x")`和`plt.ylabel("sin(x)")`设置X轴和Y轴的标签，`plt.title("正弦曲线图")`设置图形的标题。 - `plt.ylim(-1.1,1.1)`设定Y轴的显示范围，`xlim`同样可以用于设定X轴的范围。 - `plt.savefig('quxiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')`将图像保存为PNG文件，`dpi`设定像素密度，`bbox_inches='tight'`确保图像边界与内容紧密贴合。 - `plt.show()`展示图像，但在这个例子中未被调用，因为图像已经保存。 2. **绘制折线图**： - `squares=[1,4,9,6,25]`定义了一个简单的序列，这些数值将被用来绘制折线图。 - `plt.plot(squares)`直接绘制折线图，无需额外的参数，因为默认情况下，`plt.plot()`会按顺序连接点。 - 同样，`plt.savefig('zhexiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')`将折线图保存为PNG文件。 3. **补充知识：matplotlib 画箭头的两种方式**： - 第一种方式是直接使用`ax.arrow()`方法，它接受坐标参数以及箭头的样式和属性设置，如宽度、长度、头部形状等。 - 第二种方式是通过`ax.annotate()`函数进行标注，其中包含了箭头的样式。这种方法更常用于在图上添加注解或指示。理解matplotlib中的`plt.plot()`函数和箭头绘制方法对于制作复杂的图表和可视化至关重要。通过调整颜色、线型、标记、范围和其他属性，可以定制图形以满足特定的可视化需求。在实际应用中，结合其他matplotlib功能，如子图、颜色映射、图例等，可以创建出更加丰富的数据可视化作品。

As an AI language model, I do not have the capability to display visualizations. However, I can explain that the code "plt.figure(figsize=(8,4),dpi=100)" is used in Python to create a new figure with a specific size and resolution. - "figsize=(8,4)" sets the width and height of the figure to 8 and 4 inches, respectively. - "dpi=100" sets the resolution of the figure to 100 dots per inch. This code is often used in conjunction with other plotting functions in the Matplotlib library to create customized and high-quality visualizations.

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