python中control修改颜色

在 Python 中使用 control 库绘制根轨迹图时，可以通过设置 matplotlib 的颜色来修改根轨迹的颜色。下面是一个例子，展示了如何将根轨迹的颜色修改为橙色：

import control
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造一个传递函数模型
sys = control.TransferFunction([1], [1, 2, 1])

# 绘制根轨迹图，将颜色修改为橙色
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler(color=['orange'])
control.rlocus(sys)
plt.show()

在上面的代码中，我们通过 `plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler(color=['orange'])` 将 `axes.prop_cycle` 的颜色设置为橙色，从而改变了根轨迹的颜色。您可以将 `orange` 替换为其他颜色的名称或 RGB 值来更改根轨迹的颜色。

相关问题

python excel绘制图表

要使用Python绘制Excel中的图表，你可以使用pandas和matplotlib这两个库。首先，你需要导入需要使用的模块，如pandas和matplotlib.pyplot。然后，使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，并将数据存储在一个变量中，比如people。接下来，你可以使用matplotlib.pyplot的plot函数创建图表，指定x轴和y轴的数据。最后，使用plt.show()函数显示图表。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

rcParams\['font.family'\] = 'simhei'

# 读取目标表格文件，并用people代表读取到的表格数据
people = pd.read_excel('test.xlsx')

# 在控制台中输出表格数据
print(people)

# x轴是姓名，y轴是年龄
people.plot.bar(x='姓名', y='年龄')

plt.show()

这段代码会读取名为test.xlsx的Excel文件，并将姓名列作为x轴，年龄列作为y轴，然后绘制柱状图并显示出来。你可以根据自己的需求修改代码中的文件名和列名。

希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python读取excel表格数据并绘制成柱状图 | 数据排序、柱状图颜色、标签乱码等问题通通能够解决！](https://blog.csdn.net/python03011/article/details/131102325)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python（十七）- Excel操作：xlsxwriter绘制图表](https://blog.csdn.net/weixin_41599858/article/details/115278504)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python画直方图

要使用Python绘制直方图，你可以使用matplotlib库中的plt.hist()函数。该函数的参数包括x（数据）、bins（区间数量）、range（取值范围）、density（是否归一化）、color（颜色）等等。下面是一个绘制直方图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = \[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 1\]

# 绘制直方图
plt.hist(x, bins=5, range=(1, 5), density=False, color='blue')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")

# 显示图形
plt.show()

这段代码将数据x绘制成了一个直方图，设置了5个区间（bins），取值范围为1到5，不进行归一化，颜色为蓝色。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python：绘制直方图（Histogram）](https://blog.csdn.net/kaever/article/details/105875929)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [超详细的Python matplotlib 绘制直方图 赶紧收藏](https://blog.csdn.net/weixin_54556126/article/details/121397129)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]