首页plt.plot 虚线底

plt.plot 虚线底

时间: 2023-09-21 22:12:40 浏览: 101

引用中的代码展示了使用matplotlib库中的plt.plot函数来绘制实线的例子。其中，通过设置参数color='red'和linestyle='--'，可以将曲线绘制成红色的虚线。因此，plt.plot函数中的linestyle参数用于设置曲线的线型，'--'表示虚线。在引用中的代码示例中，没有设置linestyle参数，因此默认绘制的是实线。如果你只想绘制点而不是连续的线条，你可以对plt.plot函数进行修改。可以通过在plt.plot函数中添加参数'o'来表示实心圆点，从而只绘制点而不是线条。例如，plt.plot(x, y, 'o')将会绘制出x和y对应的实心圆点。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python【Matlibplot绘图库】基本使用（真の能看懂~！）](https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/105846383)[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: 50%"] - *3* [Matplotlib基础绘图](https://blog.csdn.net/gary101818/article/details/122419310)[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: 50%"] [ .reference_list ]

阅读全文

最新推荐

plt.plot 虚线底

相关推荐

matplotlib.pyplot教程：基础到高级图表绘制

Python Matplotlib折线图样式详解与实例

莫烦老师详解Matplotlib图像绘制基础

plt.plot虚线

解释这段代码plt.figure() plt.plot(train_y, 'b') plt.plot(output, 'y--') plt.plot(predictive_y_for_training, 'y--')

plt.plot画虚线

plt.plot绘制虚线

plt.plot(e2) plt.plot(e1,'--')

解释一下这段代码fig = plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(input_data,'--g') plt.plot(input_data1,':r') plt.legend(['L1','L2']) plt.savefig("Task2/img/T1.png") plt.show()

plt.plot设置黑色虚线

plt.subplot(3,1,k+1) plt.plot(t,u[k,:], linestyles[k]) plt.plot(t, fsub[k+1], 'k:')是什么意思

plt.plot(t,X0,color='r',linestyle="--",label='true') plt.plot(t,G,color='b',linestyle="--",label="predict") plt.legend(loc='upper right') plt.show()

plt.plot画双箭头虚线

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()

d2l.plt.plot和d2l.plot的参数

解释一下这段代码：from headm import * t = linspace(0.1, 1, 100) ft = 1/t for n in range(6): nn = n - 3 tt = t + nn plt.plot(tt, ft, 'b-', linewidth=2) tn = (nn, nn) yn = (10, -0.5) plt.plot(tn, yn, 'y--', linewidth=1) plt.xlabel("t") plt.ylabel("f(t)") plt.tight_layout() plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

最新推荐

【中国房地产业协会-2024研报】2024年第三季度房地产开发企业信用状况报告.pdf

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

Naruto爱好者必备CLI测试应用

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)np.cos(2np.pit) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2np.pi*t2),'r--') plt.show()