matplotlib mec

在matplotlib中，`mec`是指Marker Edge Color，即标记边缘颜色。它用于设置散点图中标记的边缘颜色。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, s=100, c=colors, alpha=0.5, edgecolors='black', mec='red')
plt.show()

这个例子中，`mec`被设置为红色，因此所有标记的边缘颜色都是红色。你可以根据需要将其设置为不同的颜色。

相关问题

Python绘图中mec和mfc

### 回答1：
在Python的绘图库Matplotlib中，`mec`和`mfc`都是用于设置图形对象的边框和填充颜色的参数。

`mec`是`markeredgecolor`的缩写，用于设置标记点（marker）的边框颜色。例如，在使用`scatter`函数绘制散点图时，可以使用`mec`参数来设置每个点的边框颜色。

`mfc`是`markerfacecolor`的缩写，用于设置标记点的填充颜色。例如，在使用`scatter`函数绘制散点图时，可以使用`mfc`参数来设置每个点的填充颜色。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.scatter(x, y, c='red', marker='o', mec='blue', mfc='green')
plt.show()

在这个例子中，我们使用`scatter`函数绘制了一个散点图，其中每个点的标记形状为圆圈（`marker='o'`），边框颜色为蓝色（`mec='blue'`），填充颜色为绿色（`mfc='green'`）。

### 回答2：
在Python绘图中，mec和mfc分别是matplotlib库中的两个参数，用于自定义图形中边框和填充的颜色。

mec参数全称为"markeredgecolor"，它用于设置图形中标记点的边框颜色。通过指定不同的颜色参数，我们可以将标记点的边框设置为不同的颜色。比如，mec='red'将把标记点的边框颜色设置为红色。

mfc参数全称为"markerfacecolor"，它用于设置图形中标记点的填充颜色。和mec类似，通过指定不同的颜色参数，我们可以将标记点的填充颜色设置为不同的颜色。比如，mfc='blue'将把标记点的填充颜色设置为蓝色。

这两个参数对于高级绘图很有用，因为它们可以让我们在图形中使用不同的颜色来突出显示数据。比如，在绘制散点图时，我们可以通过设置不同的mec和mfc参数来为不同的数据点设置不同的边框和填充颜色，从而使得数据图形更加美观和易于理解。

总之，在Python绘图中，mec和mfc参数是两个重要的参数，它们可以用于自定义图形中标记点的边框和填充颜色，从而实现更加个性化的数据可视化效果。

### 回答3：
在Python绘图中，mec和mfc都是与图形中的颜色有关的参数。

mec代表"marker edge color"，它用于设置标记点的边缘颜色。标记点是散点图中的点，用来表示数据的位置。可以通过设置mec参数来改变标记点边缘的颜色。例如，可以使用如下代码设置标记点边缘颜色为红色：

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.scatter(x, y, mec='red')
plt.show()

mfc代表"marker face color"，它用于设置标记点的填充颜色。可以通过设置mfc参数来改变标记点的填充颜色。例如，可以使用如下代码设置标记点填充颜色为蓝色：

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.scatter(x, y, mfc='blue')
plt.show()

通过调整mec和mfc参数，我们可以定制散点图中标记点的边缘颜色和填充颜色，使图形更加多样化和美观。这两个参数的取值可以是字符串表示的颜色，也可以是RGB元组表示的颜色。

ax1.plot(true_data, marker='o', color='r', mec='r', mfc='w',label=u'真实值')

这是一个使用 Matplotlib 库绘制折线图的代码示例。`ax1.plot` 函数用于绘制折线图，其中 `true_data` 是真实数据的变量名，`marker='o'` 表示使用圆圈标记数据点，`color='r'` 设置折线的颜色为红色，`mec='r'` 设置圆圈标记的边缘颜色为红色，`mfc='w'` 设置圆圈标记的填充颜色为白色，`label=u'真实值'` 在图例中添加标签为“真实值”。

请注意，此代码片段假设已经创建了一个名为 `ax1` 的 Axes 对象，并将其用于绘制图形。如果在绘图之前没有创建 Axes 对象，请确保事先将其创建并传递给 `ax1.plot` 函数。