plt.plot(x,y)啥意思

`plt.plot(x, y)` 是 Matplotlib 库中的一个常用函数，它在 Python 的数据可视化中扮演着关键角色。这个函数用于创建一个简单的折线图，其中 `x` 是 x 轴的值列表，`y` 是 y 轴的值列表。通过将这两组数据传递给 plot 函数，matplotlib 将连接这些点并绘制出一条线，展示 x 和 y 之间的关系。

具体来说：
1. `x`：是一维数组或标量，代表数据在 x 方向的变化。
2. `y`：对应于 `x` 的一维数组或标量，表示每个 `x` 值对应的 y 值。

执行这个函数后，会返回一个或多个线条对象，你可以进一步对这些线条进行样式设置（如颜色、线型、标记等）和图例、标题等的整体调整。

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plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$')基本用法

在 Matplotlib 中，`plt.plot(x, y, label='sin(x)')` 是一个绘制二维图形的基本命令，用于创建折线图。下面是这个语句的解释和使用：

1. **导入库**：首先要确保已经导入了 `matplotlib.pyplot`，通常简称 `plt`，可以使用 `import matplotlib.pyplot as plt`。

2. **数据准备**：`x` 和 `y` 分别代表 X 轴和 Y 轴的数据，它们可以是你之前计算好的数组，也可以是从其他数据源获取的。

3. **绘图操作**：`plt.plot(x, y)` 会画出 `x` 和 `y` 数据对应的一条线。`label='sin(x)'` 是给这条线设置的一个标签，这样我们可以在图表上通过点击该标签查看对应的函数表达式。

4. **添加图例**：`label` 参数允许我们在图例中显示函数的名称，如在这里 `$sin(x)$` 显示为正弦函数的数学表示形式。如果在绘图完成后想添加图例，可以使用 `plt.legend()` 或者在 `plot` 函数里加入 `legend=True`。

完整的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 x 和 y 是正弦函数的参数
x = [0, 1, 2, np.pi / 2, np.pi, 3 * np.pi / 2]
y = [np.sin(val) for val in x]

# 绘制正弦曲线并添加标签
plt.plot(x, y, label='$sin(x)$')

# 可选地添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

plt.title('rnn') plt.xlabel('time') plt.ylabel('shuzhi') plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了 Matplotlib 库来绘制一个简单的折线图。

首先，plt.title('rnn') 设置图表的标题为 'rnn'。
然后，plt.xlabel('time') 设置 x 轴的标签为 'time'。
接着，plt.ylabel('shuzhi') 设置 y 轴的标签为 'shuzhi'。
然后，plt.plot(y_train_predict, label='yuce') 绘制预测结果的折线图。y_train_predict 是预测的结果，label='yuce' 为该折线图的标签。
接下来，plt.plot(y_train, label='xunlian') 绘制训练数据的折线图。y_train 是训练数据，label='xunlian' 为该折线图的标签。
然后，plt.legend() 添加图例，用于区分不同的折线图。
最后，plt.show() 展示绘制出的折线图。

这段代码的作用是绘制一个折线图，其中包含了预测结果和训练数据两条折线，并添加了相应的标题、坐标轴标签和图例。最后通过 plt.show() 将图表显示出来。