matplotlib.axes.Axes.plot #

轴。plot ( * args , scalex = True , scaley = True , data = None , ** kwargs ) [source] #

将 y 与 x 绘制为线条和/或标记。

来电签名:

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给出。

可选参数fmt是定义基本格式(如颜色、标记和线型)的便捷方式。这是下面注释部分中描述的快捷字符串表示法。

>>> 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

您可以使用Line2D属性作为关键字参数来更好地控制外观。线属性和fmt可以混合使用。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)

当与fmt冲突时,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数据(即可以通过 index 访问的数据obj['y'])绘制对象。除了在xy中提供数据之外,您还可以在data参数中提供对象 并只提供xy的标签:

>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)

支持所有可索引对象。例如,这可以是 a dict、 a pandas.DataFrame或结构化的 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plot多次调用。例子:

    >>> plot(x1, y1, 'bo')
    >>> plot(x2, y2, 'go')
    
  • 如果x和/或y是二维数组,将为每一列绘制一个单独的数据集。如果xy都是二维的,则它们必须具有相同的形状。如果其中只有一个是形状为 (N, m) 的 2D,则另一个必须具有长度 N 并将用于每个数据集 m。

    例子:

    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
    >>> plot(x, y)
    

    相当于:

    >>> for col in range(y.shape[1]):
    ...     plot(x, y[:, col])
    
  • 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,任何附加的关键字参数都适用于所有数据集。此外,此语法不能与data 参数结合使用。

默认情况下,每行都分配有由“样式循环”指定的不同样式。仅当您希望显式偏离这些默认值时,才需要fmt和 line 属性参数。或者,您也可以使用 rcParams["axes.prop_cycle"](默认值:)更改样式循环。cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])

参数
x, y类数组或标量

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。

它们也可以是标量或二维的(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 str,可选

格式字符串,例如红色圆圈的“ro”。有关格式字符串的完整说明,请参阅注释 部分。

格式字符串只是快速设置基本行属性的缩写。所有这些以及更多也可以通过关键字参数来控制。

此参数不能作为关键字传递。

数据可索引对象,可选

带有标签数据的对象。如果给定,请提供要在xy中绘制的标签名称。

笔记

从技术上讲,在第二个标签是有效fmt的调用中存在轻微的歧义。 可能是或。在这种情况下,会选择前一种解释,但会发出警告。您可以通过添加空格式字符串来抑制警告 。plot('n', 'o', data=obj)plt(x, y)plt(y, fmt)plot('n', 'o', '', data=obj)

返回
清单Line2D

表示绘制数据的线列表。

其他参数
scalex, scaley bool, 默认值:True

这些参数确定视图限制是否适应数据限制。值被传递给 autoscale_view.

**kwargsLine2D属性,可选

kwargs用于指定线标签(用于自动图例)、线宽、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')

如果您在一次绘图调用中指定多行,则 kwargs 适用于所有这些行。如果标签对象是可迭代的,则每个元素都用作每组数据的标签。

以下是可用Line2D属性的列表:

财产

描述

agg_filter

一个过滤器函数,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) 数组和距图像左下角的两个偏移量

alpha

标量或无

animated

布尔

antialiased或aa

布尔

clip_box

Bbox

clip_on

布尔

clip_path

补丁或(路径,变换)或无

color或 c

颜色

dash_capstyle

CapStyle或 {'butt', 'projecting', 'round'}

dash_joinstyle

JoinStyle或 {'miter', 'round', 'bevel'}

dashes

浮动序列(以点为单位的开/关墨水)或(无,无)

data

(2, N) 数组或两个一维数组

drawstyle或 ds

{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'},默认值:'default'

figure

Figure

fillstyle

{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}

gapcolor

颜色或无

gid

字符串

in_layout

布尔

label

目的

linestyle或 ls

{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}

linewidth或 lw

漂浮

marker

标记样式字符串,PathMarkerStyle

markeredgecolor或机械

颜色

markeredgewidth或者喵喵

漂浮

markerfacecolor或 mfc

颜色

markerfacecoloralt或 mfcalt

颜色

markersize或毫秒

漂浮

markevery

无或 int 或 (int, int) 或 slice 或 list[int] 或 float 或 (float, float) 或 list[bool]

mouseover

布尔

path_effects

AbstractPathEffect

picker

浮动或可调用[[艺术家,事件],元组[布尔,字典]]

pickradius

未知

rasterized

布尔

sketch_params

(比例:浮动,长度:浮动,随机性:浮动)

snap

布尔或无

solid_capstyle

CapStyle或 {'butt', 'projecting', 'round'}

solid_joinstyle

JoinStyle或 {'miter', 'round', 'bevel'}

transform

未知

url

字符串

visible

布尔

xdata

一维数组

ydata

一维数组

zorder

漂浮

也可以看看

scatter

带有不同大小和/或颜色的标记的 XY 散点图(有时也称为气泡图)。

笔记

格式化字符串

格式字符串由颜色、标记和线条部分组成:

fmt = '[marker][line][color]'

它们中的每一个都是可选的。如果未提供,则使用样式循环中的值。例外:如果line给出,但没有marker,数据将是一条没有标记的行。

[color][marker][line]也支持其他组合,但请注意,它们的解析可能不明确。

标记

特点

描述

'.'

点标记

','

像素标记

'o'

圆圈标记

'v'

triangle_down 标记

'^'

triangle_up 标记

'<'

triangle_left 标记

'>'

triangle_right 标记

'1'

tri_down 标记

'2'

tri_up 标记

'3'

三左标记

'4'

tri_right 标记

'8'

八角形标记

's'

方形标记

'p'

五边形标记

'P'

加(填充)标记

'*'

星标

'h'

hexagon1 标记

'H'

hexagon2 标记

'+'

加号标记

'x'

x 标记

'X'

x(填充)标记

'D'

钻石标记

'd'

薄钻石标记

'|'

线标记

'_'

线标记

线型

特点

描述

'-'

实线样式

'--'

虚线样式

'-.'

点划线样式

':'

虚线样式

示例格式字符串:

'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

颜色

支持的颜色缩写是单字母代码

特点

颜色

'b'

蓝色的

'g'

绿色

'r'

红色的

'c'

青色

'm'

品红

'y'

黄色

'k'

黑色的

'w'

白色的

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,您可以另外使用任何matplotlib.colors规范,例如全名 ( 'green') 或十六进制字符串 ( '#008000')。

使用#的示例matplotlib.axes.Axes.plot

绘制分类变量

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带误差带的曲线

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填充介于和 Alpha 之间

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填充线条之间的区域

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自定义虚线样式

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带有勾选路径效果的线条

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标记参考

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Markevery 演示

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将标记属性映射到多元数据

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Psd 演示

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轮廓角遮罩

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频谱图演示

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水印图片

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轴演示

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轴道具

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断轴

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使用受限布局调整轴的大小

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用紧凑的布局调整轴的大小

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反转轴

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次轴

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共享轴限制和视图

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图子图

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多个子图

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使用“plt.subplots”创建多个子图

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箱线图

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使用直方图绘制累积分布

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比例不变的角度标签

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使用工程符号标记刻度

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多行

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矩形和椭圆选择器

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滑块

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将滑块捕捉到离散值

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跨度选择器

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艺术家教程

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紧凑的布局指南

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在图中排列多个轴

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使用 blitting 更快地渲染

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绘图(x,y)

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填充之间(x,y1,y2)

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三色(x,y,z)

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