plt.plot figsize
时间: 2024-04-28 12:18:11 浏览: 6
plt.plot是matplotlib库中的一个函数,用于绘折线图。它可以接受一系列的x和y坐标值,并将它们连接起来形成一条折线。figsize是plot函数的一个参数,用于设置绘图窗口的大小。
具体来说,figsize是一个元组,包含两个值,分别表示绘图窗口的宽度和高度。例如,figsize=(8, 6)表示绘图窗口的宽度为8英寸,高度为6英寸。
使用plt.plot函数时,可以通过设置figsize参数来调整绘图窗口的大小,以适应不同的需求。
相关问题
plt.plot 设置子图大小
在使用matplotlib库的plt.plot函数时,可以通过设置子图的大小来控制图像的显示效果。可以使用plt.subplots函数创建一个包含多个子图的图像,并通过设置figsize参数来指定整个图像的大小。
下面是设置子图大小的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个包含2行2列的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))
# 在第一个子图中绘制数据
axs[0, 0].plot(x1, y1)
# 在第二个子图中绘制数据
axs[0, 1].plot(x2, y2)
# 在第三个子图中绘制数据
axs[1, 0].plot(x3, y3)
# 在第四个子图中绘制数据
axs[1, 1].plot(x4, y4)
# 设置整个图像的标题
fig.suptitle('Subplots Example')
# 显示图像
plt.show()
```
在上述代码中,通过设置figsize参数为(8, 6),指定了整个图像的大小为8英寸宽和6英寸高。然后使用plt.subplots函数创建了一个包含2行2列的子图,分别存储在axs变量中。接下来,在每个子图中使用plot函数绘制相应的数据。最后,使用fig.suptitle函数设置整个图像的标题,并使用plt.show函数显示图像。
plt.plot(temperatures)
根据提供的引用内容,可以看出plt.plot()函数用于绘制曲线图和折线图。如果要绘制气温图表,可以使用以下代码:
```python
import csv
from matplotlib import pyplot as plt
# 从文件中获取气温数据
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates, highs, lows = [], [], []
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")
dates.append(current_date)
high = int(row[1])
highs.append(high)
low = int(row[3])
lows.append(low)
# 根据数据绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) # 绘制最高气温曲线
plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5) # 绘制最低气温曲线
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) # 填充最高气温和最低气温之间的区域
# 设置图形的格式
plt.title("Daily high and low temperatures - July 2014", fontsize=24)
plt.xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
plt.show()
```
这段代码可以从一个CSV文件中读取气温数据,并使用plt.plot()函数绘制最高气温和最低气温的曲线图,同时使用plt.fill_between()函数填充最高气温和最低气温之间的区域。最后,使用其他函数设置图形的格式,例如设置标题、坐标轴标签和刻度标签等。