plt.plot都有哪些参数

plt.plot()函数的一些主要参数如下：

- x：表示x轴上的数据，可以是一个列表或者数组。
- y：表示y轴上的数据，可以是一个列表或者数组。
- color：折线的颜色，可以是字符串（如"red"）或RGB元组（如(1,0,0)）。
- linestyle：折线的线条风格，可以是字符串（如"-"、"--"、":"、"-."等）或者一个自定义的线条样式。
- linewidth：折线的线宽，可以是一个整数或者浮点数。
- marker：折线上的标记点，可以是字符串（如"o"、"*"、"+"、"x"等）或者一个自定义的标记点样式。
- markersize：标记点的大小，可以是一个整数或者浮点数。
- label：折线的标签，用于图例的显示。
- alpha：折线的透明度，可以是一个0~1之间的浮点数。

相关问题

plt.plot颜色有哪些

根据引用、引用和引用的内容，可以得知plt.plot函数可以通过color参数设置线条的颜色，可以使用多种颜色。常用的颜色包括: 'r'表示红色，'g'表示绿色，'b'表示蓝色，'k'表示黑色，'c'表示青色，'m'表示洋红，'y'表示黄色，'gray'表示灰色，'lightgray'表示浅灰色等等。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【转】plt.plot的颜色](https://blog.csdn.net/weixin_52071682/article/details/113856233)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [plt.grid()、plt.scatter()、plt.plot()、plt.arrow、plt.text()函数讲解](https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/127835956)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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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