plt.plot所有参数

`plt.plot()`是Matplotlib库中用于绘制2D图形的函数之一，常用于绘制折线图、散点图等。以下是`plt.plot()`函数的常用参数：

1. x：x轴数据，可以是一个数组或者列表。
2. y：y轴数据，可以是一个数组或者列表。
3. c：折线或者散点的颜色，可以使用RGB或者英文单词。
4. lw：线条的宽度。
5. ls：线条的样式，例如'--'表示虚线，'-'表示实线等。
6. marker：散点的形状。
7. markersize：散点的大小。
8. markeredgecolor：散点边缘的颜色。
9. markerfacecolor：散点内部的颜色。
10. label：图例中显示的文本。
11. alpha：透明度，取值范围为0~1之间。
12. linestyle：线型，例如'--'表示虚线，'-'表示实线等。

以上是`plt.plot()`函数的常用参数，当然还有其他参数可以使用，具体可以参考Matplotlib官方文档。

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plt.figure() plt.plot(greendata) plt.plot(hpgreendata)

这段代码使用Python中的Matplotlib库中的pyplot模块创建一个新的图形窗口，并在该窗口中绘制了两条曲线。第一条曲线是以greendata为数据源绘制的，第二条曲线是以经过滤波处理后的hpgreendata为数据源绘制的。这两条曲线被绘制在同一张图中，可以通过颜色和线型进行区分。plot()函数用于绘制折线图，其中参数可以为单个数组或序列，也可以为多个数组或序列，如本例中的greendata和hpgreendata。在这里，代码使用plot()函数将两条曲线绘制在同一个图中，以便更直观地比较它们的变化趋势。

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x31, x31_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.show()怎么不显示坐标轴刻度

要显示坐标轴刻度，可以使用matplotlib的相关函数来设置坐标轴的属性。您可以使用plt.xticks()和plt.yticks()函数来设置x轴和y轴的刻度。

首先，您可以使用plt.xticks()函数来设置x轴的刻度。该函数接受两个参数，第一个参数是刻度的位置，第二个参数是刻度的标签。您可以传入一个列表作为第一个参数，表示刻度的位置，然后传入另一个列表作为第二个参数，表示刻度的标签。例如，如果您想要在x轴上显示刻度为[1, 2, 3]，对应的标签为['A', 'B', 'C']，您可以使用以下代码：
plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])

接下来，您可以使用plt.yticks()函数来设置y轴的刻度。使用方法与plt.xticks()类似。例如，如果您想要在y轴上显示刻度为[0, 1, 2, 3, 4]，对应的标签为['D', 'E', 'F', 'G', 'H']，您可以使用以下代码：
plt.yticks([0, 1, 2, 3, 4], ['D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

最后，您可以使用plt.show()函数来显示图形，并同时显示坐标轴刻度。确保在调用plt.show()之前设置了刻度。整个代码如下所示：
plt.figure()
plt.plot(x11, x11_2)
plt.plot(x31, x31_2)
plt.plot(x32, x32_2)
plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])
plt.yticks([0, 1, 2, 3, 4], ['D', 'E', 'F', 'G', 'H'])
plt.show()<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38682161/12853158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [使用python从3d .stl文件中查找2D横截面中的材料和空气 - python](https://blog.csdn.net/weixin_39531183/article/details/111420743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [用函数拼成一幅画](https://blog.csdn.net/m0_71434979/article/details/128509230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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