Matplotlib 教程 之 Matplotlib 绘图标记 9

简介: 在本教程中,我们将探讨如何使用 Matplotlib 的 `plot()` 方法中的 `marker` 参数来自定义图表标记。您可以选择不同的线类型(如实线 `'-'`、虚线 `':'` 等),以及颜色类型(如红色 `'r'`、绿色 `'g'` 等)。同时,通过调整 `markersize (ms)`、`markerfacecolor (mfc)` 和 `markeredgecolor (mec)` 参数,可以定制标记的大小和颜色。

Matplotlib 教程 之 Matplotlib 绘图标记 9

Matplotlib 绘图标记

绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记,就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。

线类型:

线类型标记 描述
'-' 实线
':' 虚线
'--' 破折线
'-.' 点划线

颜色类型:

颜色标记 描述
'r' 红色
'g' 绿色
'b' 蓝色
'c' 青色
'm' 品红
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色

标记大小与颜色

我们可以自定义标记的大小与颜色,使用的参数分别是:

markersize,简写为 ms:定义标记的大小。
markerfacecolor,简写为 mfc:定义标记内部的颜色。
markeredgecolor,简写为 mec:定义标记边框的颜色。

自定义标记内部与边框的颜色:

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])
plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20, mec = '#4CAF50', mfc = '#4CAF50')
plt.show()

目录
相关文章
|
2月前
|
数据可视化 Python
Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 10
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于统计图形的绘制。它提供了高级接口和美观的默认主题,简化了复杂图形的生成过程。Seaborn 支持多种图表类型,如散点图、折线图、柱状图、热图等,并特别强调视觉效果。例如,使用 `sns.violinplot()` 可以轻松绘制展示数据分布的小提琴图。
33 1
|
23天前
|
Python
Matplotlib 绘图标记
Matplotlib 绘图标记
29 2
|
24天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
Matplotlib 教程
Matplotlib 教程
19 1
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 8
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于统计图形的绘制。它提供了简洁的高级接口和美观的默认样式,支持多种图表类型,如散点图、折线图、柱状图、热图等,特别适合于数据分析和展示。例如,使用 `sns.boxplot()` 可以轻松绘制箱线图,展示数据的分布情况。
38 3
|
2月前
|
数据可视化 Python
Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 9
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于统计图形的绘制。它提供了高级接口和美观的默认主题,简化了复杂图形的生成过程。本文介绍了 Seaborn 的主要功能和绘图函数,包括热图 `sns.heatmap()` 的使用方法和示例代码。
23 1
|
2月前
|
数据可视化 DataX Python
Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 6
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于绘制统计图形。它提供高级接口和美观的默认主题,简化了复杂图形的绘制过程。本文档介绍了 Seaborn 的主要绘图函数,如 `sns.lineplot()` 用于绘制变量变化趋势的折线图,并给出了示例代码。
35 0
|
2月前
|
数据可视化 Python
Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 4
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于绘制统计图形。它提供了高级接口和美观的默认主题,简化了复杂图形的绘制过程。以下示例展示了如何使用 Seaborn 和 Matplotlib 绘制一个简单的柱状图,展示不同产品的销售情况。
16 0
|
3月前
|
Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
|
3月前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
震撼发布!Python数据分析师必学,Matplotlib与Seaborn数据可视化实战全攻略!
在数据科学领域,数据可视化是连接数据与洞察的桥梁,能让复杂的关系变得直观。本文通过实战案例,介绍Python数据分析师必备的Matplotlib与Seaborn两大可视化工具。首先,通过Matplotlib绘制基本折线图;接着,使用Seaborn绘制统计分布图;最后,结合两者在同一图表中展示数据分布与趋势,帮助你提升数据可视化技能,更好地讲述数据故事。
58 1
|
11天前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
52 8
下一篇
DataWorks