20220419 matplotlib pyplot 绘图_线形

忽然发现该网站更为清楚
https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html

https://www.cnblogs.com/ShineLeBlog/p/16283685.html
在这里插入图片描述


字符类型字符类型
'-' 实线'--'虚线
'-.'虚点线':'点线
'.'','像素点
'o'圆点'v'下三角点
'^'上三角点'<'左三角点
'>'右三角点'1'下三叉点
'2'上三叉点'3'左三叉点
'4'右三叉点's'正方点
'p'五角点'*'星形点
'h'六边形点1'H'六边形点2
'+'加号点'x'乘号点
'D'实心菱形点'd'瘦菱形点
'_'横线点

在这里插入图片描述
部分线性失效

    for ith,linesyle in enumerate(['-','-.','.','o','^','>','2','4','p','h','+','D','_','--',':',',','v','<','1','3','s','*','H','x','d']):
        plt.plot(ith+0.25,0.5,linesyle,color=color)
        plt.text(ith,0.49,linesyle)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

线

50个点
在这里插入图片描述
50个点
在这里插入图片描述

100个点

在这里插入图片描述

200 个点就看不清楚了
在这里插入图片描述

    for ith,linesyle in enumerate(['-','-.','.','o','^','>','2','4','p','h','+','D','_','--',':',',','v','<','1','3','s','*','H','x','d']):
        plt.plot([i for i in range(1000)],[ith]*1000,linesyle,color=color)
        plt.text(-0.3,ith,linesyle)
    plt.xlim(-0.5,200)
    plt.tight_layout()
    plt.show()
### Matplotlib Pyplot 库功能与用途 Matplotlib 是 Python 中最流行的绘图库之一,能够创建多种类型的静态和动态图表[^1]。Pyplot 子库作为 Matplotlib 的一部分,提供了一个类似于 MATLAB 的绘图接口,简化了数据可视化的流程。 #### 主要功能 - **图形绘制**:支持线形图、散点图、柱状图等多种基本图形的绘制。 - **自定义样式**:允许通过参数调整线条颜色、标记符号等视觉属性,满足不同场景下的需求[^2]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 4, 0.02) # 生成 x 轴序列 y_1 = np.sin(np.pi * x) + 2 # 正弦曲线 y_2 = np.cos(np.pi * x) # 余弦曲线 plt.plot(x, y_1, 'mx-', label='正弦曲线') plt.plot(x, y_2, 'bx--', label='余弦曲线') plt.legend() plt.title('正弦与余弦曲线对比') ``` - **多子图布局**:利用 `subplot()` 方法实现单个窗口内多个独立坐标系的组合展示[^3]。 ```python fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) ax2.scatter([1, 2, 3], [7, 8, 9]) ``` - **保存导出图像**:不仅能在屏幕上实时预览图表效果,还支持高质量图片文件(如 PNG、PDF 等)的保存操作。 ```python plt.savefig('output_image.png', dpi=300) ``` #### 使用场景 适用于科研报告制作、商业数据分析等领域内的数据呈现工作;尤其适合初学者快速上手并掌握基础的数据可视化技巧。
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