import matplotlib as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') plt.show()

时间: 2023-05-21 07:02:04 浏览: 198
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matplotlib 曲线图 和 折线图 plt.plot()实例

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这是一个简单的 Python 可视化代码，它使用 Matplotlib 库来绘制一个简单的折线图。它将列表 [1, 2, 3, 4] 作为 x 轴数据，并将 y 轴标签设置为 'y'，将 x 轴标签设置为 'x'。最后，它使用 show() 函数显示图形。
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import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(11)) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.plot(x_values, y_values, c='green') plt.title('Squares', fontsize=24) plt.tick_params(axis='both', ...
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中文字体显示文件，解决matplotlib的plot中文不显示 SimHei.tff

plt.plot([1, 2, 3], label='数据') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('值') plt.title('我的图表') plt.legend() plt.show() 除了以上的基本方法，还有一些额外的技巧和注意事项： - **缓存字体**：为了...

import matplotlib pyplot as plt plt.plot(AO,rous,'o-k') plt.xlabel(AO(m)') plt.ylabe('rous(

引用[1]:import matplotlib.pyplot as plt AO = [1, 2, 3, 4, 5] rous = [10, 20, 30, 40, 50] plt.plot(AO, rous, 'o-k') plt.xlabel('AO(m)') plt.ylabel('rous') plt.show()[^1]。 引用:import matplotlib....

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline data=np.arange(1,10) plt.title('www') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0,1) plt.ylim(0,1) plt.xticks([1,2,3,4,5,6]) plt.yticks([1,4,2,3,7,5]) plt.plot(data,data**2) plt.plot(data,data**3) plt.legend(['y=x^2','y=x^3']) plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库画图的 Python 代码。使用 numpy 库生成了一...接着使用 plt.plot() 方法绘制了两条曲线，分别是 y=x^2 和 y=x^3，使用 plt.legend() 方法添加了图例，并最后使用 plt.show() 方法显示图表。

为下面的代码写注释import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fun(x): return x**2-2*x+3 x=np.linspace(0,10,100) y=fun(x) plt.plot(x,y,color='blue') plt.scatter(1,2,color='red') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y=x^2-2x+3') plt.grid(True) plt.show()

# 导入必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def fun(x): return x**2-2*x+3 ...plt.title('y=x^2-2x+3') # 图像标题 plt.grid(True) # 显示网格线 plt.show() # 显示图像

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置变量和常数 L = 1 # 梁的长度 E = 1 # 梁的杨氏模量 I = 1 # 梁的惯性矩 x = np.linspace(-L, L, 1000) # 在梁的长度内生成1000个点 y = -1/E/I/L* (x**5 - 2*L**2*x**3 + L**4*x) # 计算梁的变形 theta = np.gradient(y, x) # 计算梁的转角 M = E*L*np.gradient(theta, x) # 计算梁的弯矩 V = E*I*np.gradient(np.gradient(y, x), x) # 计算梁的剪切力 w = -E*I*L*np.gradient(np.gradient(np.gradient(y, x), x), x) # 计算梁的载荷 # 绘制变形图像 plt.subplot(5, 1, 1) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Beam Deflection') # 绘制转角图像 plt.subplot(5, 1, 2) plt.plot(x, theta) plt.xlabel('x') plt.ylabel('θ') plt.title('Beam Angle') # 绘制弯矩图像 plt.subplot(5, 1, 3) plt.plot(x, M) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M') plt.title('Bending Moment') # 绘制剪切力图像 plt.subplot(5, 1, 4) plt.plot(x, V) plt.xlabel('x') plt.ylabel('V') plt.title('Shear Force') # 绘制载荷图像 plt.subplot(5, 1, 5) plt.plot(x, w) plt.xlabel('x') plt.ylabel('ω') plt.title('Load') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6) # 显示图像 plt.show() 为什么运行不出来

这是Python中导入NumPy和Matplotlib库的代码。NumPy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵，Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的库。通过这段代码，我们可以使用这两个库中的函数和方法来进行...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(10,5)) x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y1 = np.power(x,3) y2 = np.power(x,1/2) y3 = np.power(x,1) plt.plot(x,y1, "g-." , label = '$y1 = x^3$') plt.plot(x,y2, "c:" ,label ='$y2 = x^1/2$') plt.plot(x,y3, "m--" ,label ='$y3 = x^-1$') plt.xlabel("X - Axis") plt.ylabel("Y - Axis") plt.legend() plt.tight_layout() plt.show()

这是一个绘制三条曲线的代码，分别是 $y1=x^3$，$y2=x^{1/2}$，$y3=x^{-1}$。使用了 matplotlib 和 numpy 库。通过 plt.plot() 函数绘制曲线，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数设置坐标轴标签，plt.legend() 函数...

### 绘制训练和测试损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(1, args.epochs + 1), train_acc, label='Training Acc') plt.plot(range(1, args.epochs + 1), test_acc, label='Test Acc') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.ylim(0, 1.01) plt.title('Training and Test Loss') plt.legend() plt.show() plt.savefig("Acc.png", dpi=300) #保存输出图片

import matplotlib.pyplot as plt train_acc = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9] # 训练准确率数据 test_acc = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8] # 测试准确率数据 plt.plot(range(1, len(train_acc) + 1), train_acc, label='...

优化这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

import matplotlib.pyplot as plt x = [0, 2] y = [0, 15] fig, ax = plt.subplots() ax.plot([10, 10, 10]) ax.set_xlim(x) ax.set_ylim(y) ax.set_xlabel("I") ax.set_ylabel("U") ax.spines['top'].set_visible...

注释这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制一条包含三个点的线，每个点的y值都是10 plt.plot([10, 10, 10]) # 设定x轴的范围为0到2，y轴的范围为0到15 plt.xlim(0, 2) plt.ylim(0, 15) # 设定x轴和y轴的标签 ...

import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,20,30,40,50] plt.plot(x,y) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Line Plot') plt.show()这个代码还可以添加点什么呢

import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5] y = [10,20,30,40,50] # 绘制折线图 plt.plot(x, y, linestyle = '--', marker = 'o', markersize = 8, markerfacecolor = 'red') # 添加标题和标签 plt....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_trig_function(trig_func, start, end, step): x = np.arange(start, end, step) if trig_func == 'sin': y = np.sin(x) elif trig_func == 'cos': y = np.cos(x) elif trig_func == 'tan': y = np.tan(x) else: print('Invalid trig function') return plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel(trig_func + '(x)') plt.title(trig_func + ' function') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt def plot_trig_function(trig_func, start, end, step): x = np.arange(start, end, step) if trig_func == 'sin': y = np.sin(x) elif trig_func == 'cos': y = np.cos(x) ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv("avgHgt.csv") x_values = range(7,19) plt.xticks(range(7,19)) plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高') plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高') plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图') plt.xlabel('年龄/岁') plt.ylabel('身高/厘米') plt.legend() plt.show()解释代码

这段代码是用来绘制 AB 两国 7-12 岁男孩身高的折线图...然后用 plt.title() 设置图表的标题，用 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 分别设置 x 轴和 y 轴的标签，用 plt.legend() 绘制图例，最后用 plt.show() 显示图表。

import matplotlib.pyplot as plt# 创建 x, y 坐标数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]# 绘制折线图plt.plot(x, y)# 添加标题和轴标签plt.title("Simple Line Plot")plt.xlabel("X Axis")plt.ylabel("Y Axis")# 显示图形plt.show()

这是一个Python中导入Matplotlib库中的pyplot模块的语句。Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库，而pyplot模块则提供了一些方便的函数和工具，使得绘图变得更加简单。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成x的取值范围 x = np.(-5, 5, 100) # 计算y的取值 y = 2 - x # 绘制曲线 plt.plot(x, y) # 添加图形标题和坐标轴标签 plt.title('x + y = 2') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 显示图形 plt.show()帮我改正这段代码

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成x的取值范围 x = np.linspace(-5, 5, 100) # 计算y的取值 y = 2 - x # 绘制曲线 plt.plot(x, y) # 添加图形标题和坐标轴标签 plt.title('x + y = 2')...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 data = pd.read_csv('车辆：3序：1结果数据.csv') # 获取x轴和y轴数据列 x = data['本车y坐标'] y = data['本车x坐标'] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('数据分析') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴')我要再设置一下字体

plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('数据分析', fontproperties=myfont) plt.xlabel('x轴', fontproperties=myfont) plt.ylabel('y轴', fontproperties=myfont) # 显示图表 plt.show() 其中...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"E:\数据清洗与预处理\实验\实验四\simsun.ttc", size=20)#导入宋体字体文件 dataX = [1,2,3,4] dataY = [2,4,4,2] plt.plot(dataX,dataY) plt.title("绘制直线",FontProperties=font_set); plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set); plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set); plt.show()

dataX = [1, 2, 3, 4] dataY = [2, 4, 4, 2] # 绘制直线 plt.plot(dataX, dataY) plt.title("绘制直线", fontproperties=font_set) plt.xlabel("x轴", fontproperties=font_set) plt.ylabel("y轴", fontproperties=...

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()

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linewidth分别表示线条的颜色、样式和宽度，label表示每条线的标签，xlabel和ylabel分别表示X轴和Y轴的标签，...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font_set = FontProperties(fname=r"E:\数据清洗与预处理\实验\实验四\simsun.ttc", size=20)#导入宋体字体文件 dataX = [1,2,3,4] dataY = [2,4,4,2] plt.plot(dataX,dataY) plt.title("绘制直线",FontProperties=font_set) plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set) plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set) plt.show()的错误在哪

2. 在 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数中，FontProperties 应该改为 fontproperties，即： plt.title("绘制直线", fontproperties=font_set) plt.xlabel("x轴", fontproperties=font_...

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