matplotlib.pyplot.plot¶
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matplotlib.pyplot.
plot
(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[源代码]¶ 绘制Y和X作为直线和/或标记。
呼叫签名:
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
点或线节点的坐标由 x , y .
可选参数 fmt 是定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)的方便方法。它是在 笔记 下面部分。
>>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers >>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 >>> plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses
你可以使用
Line2D
属性作为关键字参数,以便对外观进行更多控制。线条属性和 fmt 可以混合。以下两个调用产生相同的结果:>>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12) >>> plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', ... linewidth=2, markersize=12)
与冲突时 fmt ,关键字参数优先。
绘制标记数据
有一种方便的方法可以用标记的数据(即可以通过索引访问的数据)绘制对象
obj['y']
)而不是提供数据 x 和 y ,您可以在 data 参数,只需给出标签 x 和 y ::>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)
支持所有可索引对象。这可能是一个
dict
,Apandas.DataFrame
或者一个结构化的numpy数组。绘制多组数据
有多种方法可以绘制多组数据。
最直接的方法就是打电话
plot
多次。例子:>>> plot(x1, y1, 'bo') >>> plot(x2, y2, 'go')
或者,如果数据已经是二维数组,则可以将其直接传递给 x , y . 将为每一列绘制单独的数据集。
示例:数组
a
其中第一列表示 x 值和其他列是 y 柱::>>> plot(a[0], a[1:])
第三种方法是指定多组 [[x]] , y , [[FMT ]] 组::
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
在这种情况下,任何其他关键字参数都适用于所有数据集。此外,此语法不能与 data 参数。
默认情况下,每行被分配一个由“样式循环”指定的不同样式。这个 fmt 和线特性参数只有在您想要显式偏离这些默认值时才是必需的。或者,也可以使用
rcParams["axes.prop_cycle"]
(default:cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])
) .参数: - x, y数组或标量
数据点的水平/垂直坐标。 x 值是可选的,默认为
range(len(y))
.通常,这些参数是一维数组。
它们也可以是标量,也可以是二维的(在这种情况下,列表示单独的数据集)。
这些参数不能作为关键字传递。
- fmt可选的STR
格式字符串,例如红色圆圈的“ro”。见 笔记 节以获取格式字符串的完整描述。
格式字符串只是快速设置基本行属性的缩写。所有这些以及更多的都可以由关键字参数控制。
此参数不能作为关键字传递。
- data可索引对象,可选
带有标签数据的对象。如果给定,请提供要打印的标签名称 x 和 y .
注解
从技术上讲,如果第二个标签是有效的,那么在调用中有一点含糊不清。 fmt .
plot('n', 'o', data=obj)
可以是plt(x, y)
或plt(y, fmt)
. 在这种情况下,将选择以前的解释,但会发出警告。可以通过添加空格式字符串来取消警告plot('n', 'o', '', data=obj)
.
返回: - 名单
Line2D
表示打印数据的线列表。
其他参数: - 斯卡利克斯bool,默认值:True
这些参数确定视图限制是否与数据限制相适应。这些值传递给
autoscale_view
.- **kwargs :
Line2D
属性,可选line2d属性,可选 关键字参数 用于指定线条标签(用于自动图例)、线条宽度、抗锯齿、标记面颜色等属性。例子::
>>> plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'go-', label='line 1', linewidth=2) >>> plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'rs', label='line 2')
如果使用一个绘图调用生成多行,则kwargs将应用于所有这些行。
这是可用的列表
Line2D
性能:财产 描述 agg_filter
一种过滤函数,它接受一个(m,n,3)浮点数组和一个dpi值,并返回一个(m,n,3)数组。 alpha
浮动或无 animated
布尔 antialiased
或者aa布尔 clip_box
Bbox
clip_on
布尔 clip_path
面片或(路径、变换)或无 color
或c颜色 contains
未知的 dash_capstyle
“对接”、“圆形”、“突出” dash_joinstyle
'miter'、'round'、'bevel' dashes
浮动顺序(点中的开/关墨迹)或(无,无) data
(2,N)阵列或两个一维阵列 drawstyle
或ds{'default','steps','steps pre','steps mid','steps post'},default:'默认' figure
Figure
fillstyle
'full'、'left'、'right'、'bottom'、'top'、'none' gid
STR in_layout
布尔 label
对象 linestyle
或ls'-'、'-'、'-'、'-'、':'、'、'、'(偏移量、开/关顺序)、… linewidth
或lw浮动 marker
标记样式字符串, Path
或MarkerStyle
markeredgecolor
或mec颜色 markeredgewidth
或者喵喵浮动 markerfacecolor
或mfc颜色 markerfacecoloralt
或mfcalt颜色 markersize
或ms浮动 markevery
None或int or(int,int)或slice或List [int] 或float或(float,float)或List [bool] path_effects
AbstractPathEffect
picker
未知的 pickradius
浮动 rasterized
布尔或无 sketch_params
(比例:浮动,长度:浮动,随机性:浮动) snap
布尔或无 solid_capstyle
“对接”、“圆形”、“突出” solid_joinstyle
'miter'、'round'、'bevel' transform
matplotlib.transforms.Transform
url
STR visible
布尔 xdata
一维阵列 ydata
一维阵列 zorder
浮动
参见
scatter
- 带有不同大小和/或颜色标记的xy散点图(有时也称为气泡图)。
笔记
格式字符串
格式字符串由颜色、标记和线条部分组成:
fmt = '[marker][line][color]'
每个都是可选的。如果未提供,则使用样式周期中的值。例外:如果
line
有,但没有marker
,数据将是没有标记的行。其他组合,如
[color][marker][line]
也支持,但请注意,它们的解析可能不明确。Markers
性格 描述 '.'
点标记 ','
像素标记 'o'
圆标记 'v'
三角形下标记 '^'
三角形上标记 '<'
三角形标记 '>'
三角形标记 '1'
三下标记 '2'
三重标记 '3'
三左标记 '4'
三右标记 's'
方形标记 'p'
五角大厦标志 '*'
恒星标记 'h'
六角标记 'H'
六角标记 '+'
加标记 'x'
X标记 'D'
钻石标记 'd'
薄钻石标记 '|'
V线标记 '_'
线性标记 线型
性格 描述 '-'
实线样式 '--'
虚线样式 '-.'
点划线样式 ':'
虚线样式 格式字符串示例:
'b' # blue markers with default shape 'or' # red circles '-g' # green solid line '--' # dashed line with default color '^k:' # black triangle_up markers connected by a dotted line
Colors
支持的颜色缩写是单字母代码
性格 颜色 'b'
蓝色 'g'
绿色 'r'
红色 'c'
青色的 'm'
品红 'y'
黄色的 'k'
黑色 'w'
白色 以及
'CN'
索引到默认属性循环的颜色。如果颜色是格式字符串的唯一部分,则可以另外使用
matplotlib.colors
规范,例如全名 ('green'
)或十六进制字符串 ('#008000'
)