plt linestyle

时间: 2023-11-14 18:55:40 浏览: 104
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对Python中plt的画图函数详解

plt的linestyle参数用于控制绘图中线条的样式。可以使用字符串来定义简单的线型，如"solid"表示实线，"dotted"表示点线，"dashed"表示虚线，"dashdot"表示点划线。 另外，也可以使用一个tuple数组来自定义线型，例如(0,(3,10,1,15))表示线型为：一段长度为3pt的短线，然后一个长度为10pt的空格，再一个长度为1pt的短线，最后一个长度为15pt的空格。这样可以实现更加自适应的线型。 还有一些其他参数可以进一步定制化图形，比如solid_capstyle用于控制实线端点的样式，dash_capstyle用于控制虚线端点的样式，dash_joinstyle用于控制虚线连接处的样式，solid_joinstyle用于控制实线连接处的样式，markevery用于控制标记显示的间隔。
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

l2, = plt.plot(x, y2, label='parabola', color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') plt.xlim((-1, 1)) plt.ylim((0, 2)) plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 5)) plt....
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matplotlib开发教程.docx

plt.plot(x, y1, color='r', linestyle='--', linewidth=2) plt.plot(x, y2, color='b', linestyle='-', linewidth=1) plt.show() - **文本和注释** - 描述：可在图表上添加文字或箭头指向特定位置，以...

plt.plot linestyle

b'plt.plot linestyle' 是一个用于设置折线图线条样式的参数。可以使用不同的值来控制线条的颜色、宽度、样式等。常用的取值包括实线（solid）、虚线（dashed）、点划线（dashdot）等。

python中plt.plot的linestyle

plt.plot函数中的linestyle参数指定线条的样式，常用的取值有： - '-' 实线 - '--' 破折线 - ':' 点线 - '-.' 点划线 - 'None' 无线条 例如： python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y...

plt怎么通过linestyle参数分别设置实线、虚线、点线、点划线

plt.plot(x, y, linestyle='solid') # 实线 plt.plot(x, y, linestyle='dashed') # 虚线 plt.plot(x, y, linestyle='dotted') # 点线 plt.plot(x, y, linestyle='dashdot') # 点划线 希望能对您有所帮助。

plt.grid()参数 linestyle

plt.grid() 函数用于在图表中添加网格线。它有很多可选参数可以控制网格线的样式，比如: - linestyle：指定网格线的线型，可以是以下值之一： ...plt.grid(color='r', linestyle='--') plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') ...

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

其中，x和y_st、y_zb等是数据集，linestyle是线条样式，label是标签，color是颜色。 3. 设置x轴刻度值和标签。 4. 添加图例，设置位置为图表的中上部。 5. 移除图表上方和右侧的边框线，使图表更加简洁清晰。 ...

plt.plot(t,X0,color='r',linestyle="--",label='true') plt.plot(t,G,color='b',linestyle="--",label="predict") plt.legend(loc='upper right') plt.show()

这段代码是用来绘制两条曲线的。第一条曲线是真实值，在图中用红色虚线表示；第二条曲线是模型预测的值，在图中用蓝色虚线表示。其中，t 是横轴数据，X0 是真实值，G 是...最后，plt.show() 是用来显示绘制好的图形。

linestyle

linestyle指的是线条的样式，一般用于绘制图形时设置线条的样式。常见的linestyle有实线（'-')、虚线（'--'）、...plt.plot(x, y, linestyle='--') # 设置虚线样式 plt.show() 此代码会绘制出一条由点组成的虚线。

请修改plt.plot(t,X0,color='r',linestyle="--",label='true') plt.plot(t,G,color='b',linestyle="--",label="predict") plt.legend(loc='upper right') plt.show()让它在python3.11中可运行

plt.plot(t, X0, color='r', linestyle="--", label='true') plt.plot(t, G, color='b', linestyle="--", label="predict") plt.legend(loc='upper right') plt.show() 主要的修改包括： 1. import ...

plt.plot(yi,xi,label='W2708',xilinestyle='-',linewidth=2,color='k') plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) plt.plot(ui,xi, label='W2808',linestyle='-.',linewidth=2,color='k') plt.legend(fontsize=20) plt.show() Cell In[356], line 2 plt.plot(ti,xi, label='W2720', linestyle='--',linewidth=2,color='k) ^ SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 2

可以看到第二个 plt.plot() 函数的最后一个字符串没有正确结束。linestyle='--' 后面应该有一个单引号 ' 来结束字符串，但是代码中漏掉了这个单引号，导致 Python 解释器无法正确解析代码。因此，建议在该行...

plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-',alpha = 1) plt.show()

这是一段用于绘制股票开盘价和收盘价的代码。其中，dates是日期列表，open是开盘价列表，close是收盘价列表。...- linestyle：线条样式 - alpha：线条透明度 最后，plt.show()函数用于显示绘制结果。

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) n1=total_data[:10] x=n1['名称'].values y1=n1['男厕位'].values y2=n1['女厕位'].values y3=n1['第三卫生间'].values y_1=y1 y_2=y2 y_3=y3 plt.plot(x, y_1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') plt.plot(x, y_2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') plt.plot(x, y_3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(x, rotation=45) plt.ylim(0,14) plt.xlabel("名称") # X轴标签 plt.ylabel("数量") # Y轴标签 plt.show()

例如，将 plt.xlabel("名称") 改为 plt.xlabel(f"名称")。 3. 使用 ax 对象来绘制图像。这样可以更好地控制图像的各个元素，并且可以更加方便地对图像进行优化。 4. 可以使用 plt.subplots() 函数来创建...

dates,close,open,High,Low=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=4,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2,3,4), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-',label = 'open') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-.',alpha = 0.3,label = 'close') plt.plot_date(dates,High,color = 'b',marker = '3',linestyle = '--',alpha = 0.2,label = 'High') plt.plot_date(dates,Low,color = 'y',marker = '3',linestyle = ':',alpha = 0.1,label = 'Low') plt.legend() plt.xlabel('Date') plt.xlabel('Price') plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库，从名为"SZZS_Day.csv"的文件中读取数据，并使用plot_date()函数将数据绘制成折线图。其中，dates表示日期，close表示收盘价，open表示开盘价，High表示最高价，Low表示最低价。...

请解释plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.linspace(0, 60, 60) plt.figure(num=3, figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y_test) plt.plot(x, pre, color='red', linewidth=1, linestyle='--') plt.xlim((0, 60)) plt.ylim((0, 1)) plt.xlabel('测试样本个数') plt.ylabel('归一化后预测的数值') plt.show()

6. plt.plot(x, pre, color='red', linewidth=1, linestyle='--') 表示在上一个折线图的基础上，再绘制一条红色的折线，线宽为1，线型为虚线。 7. plt.xlim((0, 60)) 表示设置x轴的显示范围为0到60。 8. plt....

解释一下这段代码import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties df = pd.read_csv(data1.csv", encoding="gbk", delimiter=",") A = df.iloc[:,0] D = df.iloc[:,3] E = df.iloc[:,4]/120 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.plot(A, D, color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='D数据') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额') plt.title('A列和D列数据关联折线图') plt.plot(A, E, color='green', linestyle='--', linewidth=2, label='E数据') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额（除以120）') plt.title('A列和E列数据关联折线图') plt.legend(loc='best') plt.show()

接下来，该脚本通过调用plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']来指定绘图时所使用的字体为SimHei，然后通过plt.plot()函数分别绘制了A和D列数据的折线图和A和E列数据的折线图，其中color、linestyle和...

g=sns.FacetGrid(unpaid,col="下单入口",hue="短信催款次数",sharex=True, sharey=True,col_wrap=2,palette="husl",height=6,aspect=1.5) #plt.suptitle("细分市场&4g流量&5g流量&label") plt.axhline.axvline(x=2, color='r', linestyle='--') plt.axhline.axvline(x=9, color='r', linestyle='--') plt.axhline.axvline(x=16, color='r', linestyle='--') g.map(plt.scatter,"逾期",'需付金额',alpha=0.7,s=30) #plt.xticks(rotation=90) g.add_legend() 'function' object has no attribute 'axvline'

plt.axhline(y=2, color='r', linestyle='--') plt.axhline(y=9, color='r', linestyle='--') plt.axhline(y=16, color='r', linestyle='--') plt.axvline(x=2, color='r', linestyle='--') plt.axvline(x=9, color=...

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

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...

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