plt.plot(x,y)如何画点

使用`plt.plot(x, y)`可以绘制点和线，但默认情况下绘制的是线。为了仅绘制点，你需要设置绘图样式为点，可以通过添加`marker`参数来实现。

下面是使用`plt.plot(x, y)`绘制点的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 绘制散点图，设置marker参数为'o'表示仅绘制点
plt.plot(x, y, marker='o')

# 设置图形属性
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图形
plt.show()

在这段代码中，我们使用`marker='o'`来指定绘制点，而不是线。你还可以使用其他标记，如`'*'`、`'.'`、`'|'`等，或者使用更复杂的标记，如`'o'`、`'v'`、`'^'`等。此外，你还可以通过`markersize`参数来控制点的大小。

如果你想要绘制标准的散点图，可以使用`plt.scatter(x, y)`方法，它专门用于绘制散点图。

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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。