注释这段代码import numpy as np x = np. linspace(0,2) y = 8 + 4*x plt.plot(x, y) 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()

时间: 2023-06-01 07:02:18 浏览: 116

matplotlib 曲线图和折线图 plt.plot()实例

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在Python的可视化库matplotlib中，`plt.plot()`函数是用于绘制曲线图和折线图的主要工具。本实例展示了如何利用这个函数创建具有不同特性的图形。以下是对matplotlib中曲线图和折线图的理解以及`plt.plot()`的具体用法： 1. **绘制曲线图**： - 我们导入了`numpy`来生成数据，`matplotlib.pyplot`作为图形接口，用`plt`作为别名。在本例中，我们创建了一组从0到10的1000个等间距点（`x = np.linspace(0, 10, 1000)`），然后计算它们的正弦值（`y = np.sin(x)`）。 - 使用`plt.figure(figsize=(6,4))`创建一个指定尺寸的图形窗口。 - `plt.plot(x,y,color="red",linewidth=1 )`绘制红色的曲线，其中`color`参数设定线条颜色，`linewidth`设定线条宽度。 - `plt.xlabel("x")`和`plt.ylabel("sin(x)")`设置X轴和Y轴的标签，`plt.title("正弦曲线图")`设置图形的标题。 - `plt.ylim(-1.1,1.1)`设定Y轴的显示范围，`xlim`同样可以用于设定X轴的范围。 - `plt.savefig('quxiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')`将图像保存为PNG文件，`dpi`设定像素密度，`bbox_inches='tight'`确保图像边界与内容紧密贴合。 - `plt.show()`展示图像，但在这个例子中未被调用，因为图像已经保存。 2. **绘制折线图**： - `squares=[1,4,9,6,25]`定义了一个简单的序列，这些数值将被用来绘制折线图。 - `plt.plot(squares)`直接绘制折线图，无需额外的参数，因为默认情况下，`plt.plot()`会按顺序连接点。 - 同样，`plt.savefig('zhexiantu.png',dpi=120,bbox_inches='tight')`将折线图保存为PNG文件。 3. **补充知识：matplotlib 画箭头的两种方式**： - 第一种方式是直接使用`ax.arrow()`方法，它接受坐标参数以及箭头的样式和属性设置，如宽度、长度、头部形状等。 - 第二种方式是通过`ax.annotate()`函数进行标注，其中包含了箭头的样式。这种方法更常用于在图上添加注解或指示。理解matplotlib中的`plt.plot()`函数和箭头绘制方法对于制作复杂的图表和可视化至关重要。通过调整颜色、线型、标记、范围和其他属性，可以定制图形以满足特定的可视化需求。在实际应用中，结合其他matplotlib功能，如子图、颜色映射、图例等，可以创建出更加丰富的数据可视化作品。

# 导入numpy库并将其重命名为np import numpy as np # 创建一个包含0到2之间等距离数值的numpy数组x x = np.linspace(0,2) # 创建一个标量y y = 8 # 以x为横坐标，y为纵坐标，绘制一条直线 plt.plot(x, y) # 设置x轴的范围为0到2 plt.xlim(0, 2) # 设置y轴的范围为0到15 plt.ylim(0,15) # 设置x轴的标签为"I" plt.xlabel("I") # 设置y轴的标签为"U" plt.ylabel("U") # 获取当前图形的Axes对象 ax = plt.gca() # 隐藏顶部的坐标轴线 ax.spines['top'].set_visible(False) # 隐藏右侧的坐标轴线 ax.spines['right'].set_visible(False) # 显示图形 plt.show()

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注释这段代码import numpy as np x = np. linspace(0,2) y = 8 + 4*x plt.plot(x, y) 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()

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为下面的每一个程序的每一行标上注释；import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,20) plt.plot(x,.5+x) plt.plot(x,1+2*x,'--') plt.show()

优化这个代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(num=1,figsize=(10,8)) x=np.linspace(-3,3,1000) y=np.sin(np.pi*x,) ax=plt.gca() ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g') plt.plot(x,y,color='g') plt.show()

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = 1 b = 1 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x = a * np.cos(t) y = a * np.sin(t) + b * np.sqrt(np.abs(np.cos(t))) plt.plot(x, y) plt.axis('equal') plt.title('Heart Curve') plt.show()哪里是控制颜色

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =np.linspace(0,6，100) Y = np.cos(2*np.pi*x) *np.exp(-x)+0.8 plt.plot(x,y, 'k', color='r',linewidth=3, linestyle="-") plt.show()提交绘制图形，并说明plot函数各参数的含义

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()

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npt = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)x = 16*np.sin(t)**3y = 13*np.cos(t)-5*np.cos(2*t)-2*np.cos(3*t)-np.cos(4*t)plt.plot(x, y, 'r')plt.show()

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noi

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