fmt标记代码字符标记

在Python的`format()`函数或者f-string（formatted string literals）中，`fmt`标记通常用于指定如何格式化字符串中的变量或值。这些标记可以包含以下内容：

- `{}`: 这是最基本的占位符，表示需要替换的位置。
- `{variable}` 或 `{expression}`: 可以是变量名或表达式，其结果会被格式化并插入到字符串中。
- `:.<width>.<precision>`: 控制数字的对齐和精度，如`{:.2f}`会保留两位小数。
- `s`: 字符串类型，如`{name:s}`，如果值不是字符串，则会自动转换。
- `d` 或 `i`: 对于整数，可以选择展示十进制(d)或十六进制(i)。
- `f` 或 `e`: 表示浮点数，可以用科学计数法(f)或指数记法(e)。
- `o` 或 `x` 或 `X`: 十进制、十六进制(小写或大写)表示无符号整数。
- `%`: 额外的格式选项，比如`{value:%s}`可以控制宽度和左对齐等。

例如:

name = "Alice"
age = 27
print(f"Hello, my name is {name:s}, and I am {age:d} years old.{name!r}")  # 输出: Hello, my name is Alice, and I am 27 years old."Alice"

相关问题

列举axes.plot()中fmt的字符标记

在Matplotlib库的`axes.plot()`函数中，`fmt`参数用于设置线图上每个数据点的样式和标记。它通常包含一些特定的字符标记，这些标记会影响线型、点型以及颜色。以下是一些常见的字符标记：

1. `-` 或 `_` 或 `:` 或 `--` 或 `:.` 或 `-.` : 线型，分别代表实线、虚线、点线、破折线、短划线加点和短划线连接圆点。
2. `o` 或 `v` 或 `^` 或 `<` 或 `>` 或 `d` 或 `p` : 点型，分别代表圆形点、三角形向上、三角形向下、菱形向左、菱形向右和五角星。
3. `c` 或 `m` 或 `y` 或 `k` 或 `w` : 颜色，对应于`red`, `green`, `blue`, `black`, 和 `white`，或者你可以用HTML颜色代码或者名称。
4. `g` : 点大小，可以是数字，表示点的直径。
5. `markerfacecolor` 和 `markeredgecolor` : 分别表示点的颜色填充和边框颜色，可以使用上述颜色代码或名称。

例子：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], 'ro')  # 实心红色圆点线
plt.plot([7, 8, 9], [10, 11, 12], 'b--')  # 蓝色破折线

plt.show()

第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成

在Python的数据可视化库matplotlib中，如果你想在同一幅图表上绘制多条曲线，可以使用`plot()`函数配合元组列表`(x, y)`来分别提供每条曲线的x坐标和y坐标数据。`format_string`是一个字符串，用于指定每条曲线的颜色、线型和标记样式，它通常包含三个部分：

1. 颜色字符：比如'g'代表绿色，'r'代表红色，'b'代表蓝色等。你可以从`plt.cm`模块获得更多的颜色选项。
2. 风格字符：如'-', '--', ':'表示实线、虚线和点线，而'o', 'v', '^'等则是点的形状。
3. 标记字符：如'.'、','、'*'等，表示在每个数据点处添加的标记。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据示例
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 8, 18, 32]

# 格式字符串示例
format_strings = ['g-', 'r--', 'b^']  # 绿色实线、红色虚线和蓝色三角形标记

plt.figure()
for i, (data, fmt) in enumerate(zip([y1, y2], format_strings)):
    plt.plot(x, data, fmt)

plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('多条曲线示例')
plt.legend([f'曲线{i+1}' for i in range(len(format_strings))])  # 图例标签

plt.show()

在这个例子中，我们创建了三条不同颜色、线型和标记的曲线，并通过`legend()`添加了图例说明。