Учебник по Python

ДОМАШНЯЯ СТРАНИЦА ПИТОН Введение в Python Python для начала Синтаксис Python Комментарии Python Переменные Python Типы данных Python Числа Python Кастинг Python Строки Python Логические значения Python Операторы Python Списки Python Кортежи Python Наборы Python Словари Python Python, если...иначе Циклы Python в то время как Python для циклов Функции Python Python лямбда Массивы Python Классы/объекты Python Наследование Питона Итераторы Python Объем Python Модули Python Даты Python Математика Python Python JSON регулярное выражение Python Картинка в картинке Python Python Попробуйте... Кроме Пользовательский ввод Python Форматирование строк Python

Работа с файлами

Обработка файлов Python Файлы чтения Python Python Запись/создание файлов Удалить файлы Python

Модули Python

Учебник по NumPy Прохождение панды Учебник по Сципи

Python Matplotlib

Введение в Matplotlib Matplotlib Начать Пилот Matplotlib Графики Matplotlib Маркеры Matplotlib Линия Matplotlib Метки Matplotlib Сетка Matplotlib Подсюжеты Matplotlib Матплотлиб Скаттер Бары Matplotlib Гистограммы Matplotlib Круговые диаграммы Matplotlib

Машинное обучение

Начиная Средняя медиана режима Среднеквадратичное отклонение Процентиль Распределение данных Нормальное распределение данных Точечная диаграмма Линейная регрессия Полиномиальная регрессия Множественная регрессия Масштаб Поезд/тест Древо решений

Python MySQL

Начать работу с MySQL MySQL Создать базу данных MySQL Создать таблицу Вставка MySQL Выбор MySQL MySQL Где Порядок MySQL MySQL Удалить Таблица удаления MySQL Обновление MySQL Лимит MySQL MySQL присоединиться

Python MongoDB

Начать работу с MongoDB MongoDB Создать базу данных MongoDB Создать коллекцию Вставка MongoDB MongoDB Найти Запрос MongoDB Сортировка MongoDB MongoDB Удалить Коллекция MongoDB Drop Обновление MongoDB Лимит MongoDB

Справочник по Python

Обзор Python Встроенные функции Python Строковые методы Python Методы списка Python Словарные методы Python Методы кортежей Python Методы набора Python Файловые методы Python Ключевые слова Python Исключения Python Глоссарий Python

Справочник по модулям

Случайный модуль Модуль запросов Модуль статистики Математический модуль cМатематический модуль

Python Как

Удалить дубликаты списка Перевернуть строку Добавить два числа

Примеры Python

Примеры Python Компилятор Python Упражнения на Python Питон Викторина Сертификат Python

Линия Matplotlib


Стиль линии

Вы можете использовать аргумент ключевого слова linestyleили короче ls, чтобы изменить стиль линии графика:

Пример

Используйте пунктирную линию:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted')
plt.show()

Результат:

Пример

Используйте пунктирную линию:


plt.plot(ypoints, linestyle = 'dashed')

Результат:



Более короткий синтаксис

Стиль линии можно записать в более коротком синтаксисе:

linestyleможно записать как ls.

dottedможно записать как :.

dashedможно записать как --.

Пример

Более короткий синтаксис:

plt.plot(ypoints, ls = ':')

Результат:


Стили линий

Вы можете выбрать любой из этих стилей:

Style Or
'solid' (default) '-'
'dotted' ':'
'dashed' '--'
'dashdot' '-.'
'None' '' or ' '

Цвет линии

Вы можете использовать аргумент ключевого слова colorили более короткий c, чтобы установить цвет линии:

Пример

Установите красный цвет линии:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

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

Результат:

Вы также можете использовать шестнадцатеричные значения цвета :

Пример

Участок с красивой зеленой линией:

...
plt.plot(ypoints, c = '#4CAF50')
...

Результат:

Или любое из 140 поддерживаемых названий цветов .

Пример

График с цветом под названием «горячий розовый»:

...
plt.plot(ypoints, c = 'hotpink')
...

Результат:


Ширина линии

Вы можете использовать аргумент ключевого слова linewidthили более короткий lw, чтобы изменить ширину линии.

Значение представляет собой число с плавающей запятой в пунктах:

Пример

График с линией шириной 20,5 pt:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(ypoints, linewidth = '20.5')
plt.show()

Результат:


Несколько линий

Вы можете построить столько линий, сколько захотите, просто добавив дополнительные plt.plot()функции:

Пример

Нарисуйте две линии, указав plt.plot()функцию для каждой линии:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y1 = np.array([3, 8, 1, 10])
y2 = np.array([6, 2, 7, 11])

plt.plot(y1)
plt.plot(y2)

plt.show()

Результат:

Вы также можете построить много линий, добавив точки для осей x и y для каждой линии в той же plt.plot()функции.

(В приведенных выше примерах мы указали только точки на оси Y, что означает, что точки на оси X получили значения по умолчанию (0, 1, 2, 3).)

Значения x и y идут парами:

Пример

Нарисуйте две линии, указав значения точек x и y для обеих линий:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([3, 8, 1, 10])
x2 = np.array([0, 1, 2, 3])
y2 = np.array([6, 2, 7, 11])

plt.plot(x1, y1, x2, y2)
plt.show()

Результат: