1.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格

线图 #定义 matplotlib.pyplot.plot() plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y)): 可选参数fmt是定义基本格式(如颜色.标记和线条样式)的便捷方式: #简单示例: plot(x,y) #默认的基本格式为"b-" plot(x,y,'bo

plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种: color: 颜色 linestyle: 线条样式 marker: 标记风格 markerfacecolor: 标记颜色 markersize: 标记大小 备注: color = linestyle =  (linestyle = 'none' 或 linestyle = ' '    表示没有线条) marker =

问题参考 TypeError: inner() got multiple values for keyword argument 'ax' fig, ax=plt.subplots(2,1) plt.plot(a, b, 'go-', label='line 1', linewidth=2, ax=ax) # 会报错 这时因为ax不是plt.plot()的一个有效的参数.原因是plt.plot()会调用当前活跃的axes的plot方法,和plt.gca().plot()是相同的.因此在调用时ax

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

参考:https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/81511427 matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html 1.figure语法及操作 plt.figure()是新建一个画布.如果有多个图依次可视化的时候,需要使用,否则所有的图都显示在同一个画布中了. 使用plt.figure()的目的是创建一个figure

模式识别的一个实验,要求画出贝叶斯决策的图.这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合.主要对于matplotlib的使用可以参照博客:webary 如果要绘制三维图像可以参考博客:python绘制三维图 具体实现: 接下来,就是对具体数据进行绘图了.比如我们要绘制一条y=x^2的曲线,可这样写代码: x = range() # 横轴的数据 y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据 pl.plot(x, y) # 调用pylab的plot函数绘制曲线 pl

关于matplotlib中一些常见的函数,https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6802280.html这篇文章讲的比较清楚了,https://blog.csdn.net/ouyangjianxiu/article/details/76299171这个也讲的不错 plot函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据,可为列表或数组:y同理:format_string 为控制曲线的格式字符串, **kwa

from matplotlib import pyplot as plt data = np.loadtxt(r'C:\Users\yinggang\Desktop\1\a.txt') x,y,z = data plt.axes([0.2, 0.1, 0.5, 0.8]) plt.plot(x,y,x,z,x,y,'o',x,z,'o') plt.legend(('y', 'z'), loc=(1.05, 0.5)) plt.show() 其中a.txt 数据由制表符隔开,可由excel直接保存

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

plot绘图 坐标系图(折线图) 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) y:Y轴数据,列表或数组,必选 x:X轴数据,列表或数组,可选 format_strong:线条样式格式字符串,可选 **kwargs:第二组或更多(x,y,format_string),多组参数,多个线条 绘制一条线时,x轴可以省略,默认用y轴数据的索引代替 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,

matplotlib-曲线和折线案例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) print(x) y1 = 0.8 * x+10 y2 = x * x plt.figure() plt.xlabel('X axis...') plt.ylabel('Y axis...') #设置坐标轴的文字标签 ax = plt.gca() # get current axis 获得坐标轴对象 a

改变线的颜色和线宽 参考文章: controlling line properties Line API 线有很多属性你可以设置:线宽,线型,抗锯齿等等:具体请参考matplotlib.lines.Line2D 有以下几种方式可以设置线的属性 使用关键字参数 plt.plot(x, y, linewidth=2.0) 使用 Line2D 对象的设置方法. plot 返回一个 Line2D 对象的列表: line1, line2 = plot(x1, y1, x2, y2). 下面的代码中我们假定

plot语句中支持除X,Y以外的参数,以字符串形式存在,来控制颜色.线型.点型等要素,语法形式为: plt.plot(X, Y, 'format', ...) 1 点和线的样式 颜色 参数color或c 五种定义颜色值的方式 别名 color='r' 合法的HTML颜色名 color = 'red' HTML十六进制字符串 color = '#eeefff' 归一化到[0, 1]的RGB元组 color = (0.3, 0.3, 0.4) 灰度 color = (0.1) 透明度 # 透明度 y

先来看看我们要实现的效果图吧: 先来看看Matplotlib的plot函数原型 plt.plot(x, y, color='r', maker='o', linestyle='-', linewidth=2.0) 注意上面的color.maker.linestyle在同时画多组线的时候,我们想调线性.颜色的时候,你估计会想到用个列表的形式实现: maker=['o', '^', '*'] 可惜,plot函数并没有实现这个功能,只能一次次指定,这里可以借助python的itertools迭代实现,

引入: import matplotlib.pyplot as plt 基本语法: plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x:x轴数据,列表或数组,可选 y:y轴数据,列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符串,可选,如不写为默认格式 color:控制颜色,color='green' linestyle:线条风格,linestyle='dashed' marker:标记风格,maker='o' makerfacecolor:标记颜色,m

这篇随笔是matplotlib画线的补充>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import pandas as pd>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> x = np.arange(0,10,1)>>> plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/

1:matplotlib基础 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形[1] . 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. Matplotlib基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 表示特定坐标轴的值 绘图区域 实际

 问题: 图像标题.横纵坐标轴的标签都能显示中文名字,但是图例就是不能显示中文,怎么解决呢?  解决: plt.figure() plt.title(u'训练性能', fontproperties=font) plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], label=u'训练误差') plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], label=u'验证误差') plt.ylabel(u'