AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

Matplotlib 教程 之 Matplotlib 绘图线 3

2024-10-01 35
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： Matplotlib 中自定义线条样式，包括线条类型、颜色和大小等属性。通过 `color` 参数或其简写 `c`，可以设置线条颜色，支持预设颜色标记（如 'r' 表示红色）及自定义颜色（如 SeaGreen）。示例展示了使用红色线条绘制数组数据的方法。

Matplotlib 教程 之 Matplotlib 绘图线 3

Matplotlib 绘图线

绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。

线的颜色

线的颜色可以使用 color 参数来定义，简写为 c。

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

当然也可以自定义颜色类型，例如：SeaGreen、#8FBC8F 等，完整样式可以参考 HTML 颜色值。

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, color = 'r')
plt.show()

文章标签：
Python
关键词：
Matplotlib教程
Matplotlib图线
张志凌
目录
相关文章
张志凌
|
30天前
|
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。
张志凌
30 1
张志凌
|
1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。
张志凌
35 3
张志凌
|
30天前
|
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。
张志凌
19 1
张志凌
|
1月前
|
数据可视化 Python
Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 2
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，专注于统计图形的绘制，提供高级接口和美观的默认主题，支持散点图、折线图等多种图表类型，安装简便，可通过 `pip install seaborn` 完成。Seaborn 设计注重美观与易用性，内置多种主题如 darkgrid、whitegrid 等，便于用户快速生成高质量的统计图表。
张志凌
18 3
张志凌
|
1月前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imread() 方法 4
Matplotlib 的 `imread()` 方法用于从文件中读取图像数据，返回一个包含图像信息的 numpy 数组。该方法支持灰度和彩色图像，可通过调整数组元素来修改图像颜色。示例中展示了如何将图像中的绿色和蓝色通道置零，从而显示红色图像。
张志凌
16 1
张志凌
|
1月前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imsave() 方法 2
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imsave() 方法 2
张志凌
25 1
张志凌
|
1月前
|
机器学习/深度学习 定位技术 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imshow() 方法 6
Matplotlib `imshow()` 方法教程：详解如何使用 `imshow()` 函数显示二维图像，包括灰度图、彩色图及不同插值方法的应用示例。通过调整参数如颜色映射（cmap）、插值方法（interpolation）等，实现图像的不同视觉效果。
张志凌
26 2
张志凌
|
1月前
|
定位技术 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imshow() 方法 1
《Matplotlib imshow() 方法教程》：本文介绍 Matplotlib 库中的 imshow() 函数，该函数常用于绘制二维灰度或彩色图像，也可用于展示矩阵、热力图等。文中详细解释了其语法及参数，例如颜色映射(cmap)、归一化(norm)等，并通过实例演示了如何使用 imshow() 显示灰度图像。
张志凌
24 2
张志凌
|
1月前
|
数据可视化 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 直方图 2
使用 Matplotlib 的 `hist()` 方法绘制直方图，通过实例展示了如何比较多组数据的分布。`hist()` 方法属于 Matplotlib 的 pyplot 子库，能有效展示数据分布特性，如中心趋势和偏态。示例中通过生成三组正态分布的随机数据并设置参数（如 bins、alpha 和 label），实现了可视化比较。
张志凌
30 3
张志凌
|
1月前
|
数据可视化 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 饼图 5
使用 Matplotlib 的 `pie()` 方法绘制饼图，通过参数设置（如颜色、标签和比例等），轻松展示各类别占比。示例代码展示了如何创建一个具有突出部分的彩色饼图并显示百分比。`pie()` 方法支持多种参数定制，包括阴影、旋转角度及文本属性等。
张志凌
42 3

热门文章

最新文章

  • 1
    Python复杂网络结构可视化——matplotlib+networkx
  • 2
    完善折线图（画布层） | Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门之七
  • 3
    Matplotlib 中文用户指南 3.8 路径教程
  • 4
    python-matplotlib库绘制饼形图专题(从一般饼状图到内嵌环形图)
  • 5
    绘图: Python matplotlib简介
  • 6
    NumPy Beginner's Guide 2e 带注释源码 九、使用 Matplotlib 绘图
  • 7
    又再肝3天，整理了65个Matplotlib案例，这能不收藏？（上）
  • 8
    AttributeError: ‘Rectangle‘ object has no property ‘normed‘ 解决方法 matplotlib绘图
  • 9
    Matplotlib绘制子图
  • 10
    Python代码实现-主成分分析（PCA）降维及故障诊断中的T2和SPE统计量Matplotlib出图|Python技能树征题
  • 1
    确保您已经安装了必要的库，包括`torch`、`torchvision`、`segmentation_models_pytorch`、`PIL`（用于图像处理）和`matplotlib`（用于结果可视化）。您可以使用pip来安装这些库：
    51
  • 2
    `seaborn`是一个基于`matplotlib`的Python数据可视化库，它提供了更高级别的接口来绘制有吸引力的和信息丰富的统计图形。`seaborn`的设计目标是使默认图形具有吸引力，同时允许用户通过调整绘图参数来定制图形。
    42
  • 3
    `matplotlib`是Python中一个非常流行的绘图库，它提供了丰富的绘图接口，包括二维和三维图形的绘制。`Axes3D`是`matplotlib`中用于创建三维坐标轴的对象，而`plot_surface`则是用于在三维空间中绘制表面的函数。
    64
  • 4
    我们来看一个简单的`matplotlib`代码示例，它使用`plot()`和`scatter()`函数来绘制二维图形。
    43
  • 5
    了解数据科学面试中的Python数据分析重点，包括Pandas（DataFrame）、NumPy（ndarray）和Matplotlib（图表绘制）。
    100
  • 6
    Python在社交媒体分析中扮演关键角色，借助Pandas、NumPy、Matplotlib等工具处理、可视化数据及进行机器学习。
    83
  • 7
    数据可视化秘籍聚焦Python的Matplotlib和Seaborn库，它们是数据分析的得力工具。
    49
  • 8
    我终于懂得如何使用matplotlib进行画图
    30
  • 9
    技术经验解读：【译】Matplotlib：plotting
    22
  • 10
    Python之Matplotlib创作
    25

    • 相关课程

    更多
  • Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门
  • Matplotlib实践

    • 相关电子书

    更多
  • 低代码开发师（初级）实战教程
  • 冬季实战营第三期：MySQL数据库进阶实战
  • 阿里巴巴DevOps 最佳实践手册
    • 下一篇
    无影云桌面