plt.plot(x, y, marker='o', color='black')设置线宽
时间: 2023-12-22 15:03:53 浏览: 24
是的,你可以使用`linewidth`参数来设置线宽。具体来说,你可以使用如下代码将数据点的形状改为黑色小点,并将线宽设置为2:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设你有一组数据 x 和 y
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
# 将数据点的形状改为黑色小点,并将线宽设置为2
plt.plot(x, y, marker='o', color='black', linewidth=2)
# 显示图形
plt.show()
```
在上述代码中,`linewidth=2`表示将线宽设置为2。你可以根据需要修改这个参数来调整线宽。
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翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass
这段代码使用了 Python 的 matplotlib 库来绘制时间序列的预测结果。其中,plt.figure() 函数设置了绘图的画布大小,for 循环用于遍历目标序列的各个维度,plt.plot() 函数用于绘制真实目标序列、一步预测结果和递归预测结果的曲线,并设置了各种绘图参数,如线条颜色、标记、线型、线宽等。plt.xlim() 函数设置了横坐标范围,plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数用于设置横纵坐标的标签,plt.title() 函数设置了图像标题,plt.legend() 函数用于添加图例。plt.text() 函数在图像中添加了文本信息,指示了当前的 epoch。最后,使用 plt.savefig() 函数保存图像,并返回预测结果 outSeq。如果条件不满足,则不执行任何操作。
plt.plot线格式
plt.plot函数是Matplotlib库中用于绘制折线图的函数,它可以接受多个参数来设置线的格式。下面是一些常用的线格式参数:
1. 颜色(color):可以使用字符串表示颜色,如'r'表示红色,'g'表示绿色,'b'表示蓝色等。也可以使用十六进制颜色码,如'#FF0000'表示红色。
2. 线型(linestyle):可以使用字符串表示线型,如'-'表示实线,'--'表示虚线,':'表示点线等。
3. 线宽(linewidth):可以设置线的宽度,使用一个浮点数表示线的宽度,默认值为1.0。
4. 标记(marker):可以在折线上的数据点处添加标记,如'o'表示圆圈,'s'表示正方形,'^'表示三角形等。
5. 标记大小(markersize):可以设置标记的大小,使用一个整数或浮点数表示标记的大小,默认值为6。
下面是一个示例代码,展示了如何使用plt.plot函数设置线的格式:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--', linewidth=2, marker='o', markersize=8)
plt.show()
```
这段代码会绘制一条红色的虚线,线宽为2,数据点处有圆圈标记,标记大小为8。