其中,plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b') 是畫乙個點,s代表點的尺寸,color=『b』 代表顏色為blue;plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5) 是畫出該點到x軸的虛線((x0,y0) ---> (x0,0)),k--中的k代表顏色為黑色(black),--代表虛線,import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y = 2*x+1
plt.figure(num=1,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y)
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b')
plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5)
plt.show()
lw(linewidth)代表虛線的寬度;
註解方法一:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,50)
y = 2*x+1
plt.figure(num=1,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y)
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b')
plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5)
plt.annotate(r"$2x+1=%s$"%y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
plt.show()
其中,xy代表註解是基於已有的data而定的,xytext代表註解式子處於已設定的點(textcoords)的右30下30處,fontsize代表尺寸,arrowprops設定箭頭,
arrowstyle中的'->'代表箭頭,connectionstyle代表弧度;
執行結果:
Matplotlib學習筆記
在最開始接觸python科學計算的時候,就知道了matplotlib這個繪相簿。個人是比較喜歡這種視覺化的工具,照我看,gui這種理念幾乎是劃時代的。如果說numpy是用來處理資料,那麼matplotlib就是用來展示資料的,抽象的資料,以圖表的形式展示出來,無論是對自己,還是對看到的人,接受起來都...
Matplotlib學習筆記(四)
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n 1024 x np.random.normal 0,1,n y np.random.normal 0,1,n t np.arctan2 y,x for color value plt.scatt...
Python學習筆記 matplotlib引數
越學坑越多,哭!來不及做圖了。1 柱狀圖 matplotlib.pyplot.bar args,kwargs bar left,height,width,bottom,args,align center kwargs 引數 left 資料標量 height 高 width 款 bottom 底端對應...