1.修改線條的樣式： linestyle、color、marker(標記)

'''顏色 color:修改顏色，可以簡寫成c樣式 linestyle='--' 修改線條的樣式 可以簡寫成 ls標注 marker : 標注線寬 linewidth: 設置線寬 可以簡寫成 lw （lw=2）''' x1 = np.random.randn(50) # cumsum()作用是累加和 x2 = np.random.randn(50) x3 = np.random.randn(50) plt.plot(x1.cumsum(),c='r',linestyle='--',marker='o') plt.plot(x2.cumsum(),c='y',linestyle='-.',marker='>') plt.plot(x3.cumsum(),c='b',linestyle=':',marker='*') plt.legend(['x1','x2','x3']) plt.show()

? ?有關函數plt.plot()中樣式形狀的控制符

? ?? ? ? ? ? ? ? ?

marker 的詳細參數：

? ?

2. 保存圖片?

''' plt.savefig() 里面的參數說明： dpi : 使圖片變大，讓它更加清晰facecolor = 'green' 保存圖片時可以設置背景色 ''' x4 = np.random.randn(50) # cumsum()作用是累加和 x5 = np.random.randn(50) x6 = np.random.randn(50) plt.plot(x4.cumsum(),c='r',linestyle='--',marker='o') plt.plot(x5.cumsum(),c='y',linestyle='-.',marker='>') plt.plot(x6.cumsum(),c='b',linestyle=':',marker='*') plt.legend(['x1','x2','x3']) '''保存在當前目錄下，設置的dpi(高清大圖)''' plt.savefig('pic.jpg',dpi=500) print("圖片保存成功")

? 運行成功之后就可以，在當前目錄下就可以找到該圖片了

3. 設置plot的風格和樣式? ?（以字符串的形式存在）

? ? plot語句中除了X,Y以外的參數，以字符串的形式存在，來控制顏色、線性、點型等要素

x = np.arange(0,10,0.1) '''顏色：(1)合法的HTML顏色名 (2)HTML十六進制字符串(即#eeefff等)(3) 歸一化到[0,1]的RGB元組(即(0.3,0.5,0.6))采用RGB元組時，應在plot()里面這樣寫color = (0.3,0.5,0.6)線條的透明度： alpha = 0.5 值越大透明度越高''' plt.plot(x,np.sin(x),'#000000') plt.show()

合法的HTML顏色名：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

? 以字符串的形式連用

x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) '''以字符串的形式 直接連用 c 和 ls 和 marker''' plt.plot(x,np.sin(x),'r--o') plt.show()

4. 設置坐標軸的背景色

? ? 通過plt.subplot()方法傳入facecolor參數，來設置坐標軸的背景色

'''plt.subplot()方法傳入facecolor參數，設置坐標的背景色''' x1 = np.arange(0,10,0.1) # 面向對象的畫圖方法 axes 畫板 axes = plt.subplot(facecolor = 'green') axes.plot(x1,np.sin(x1),'r') plt.show()

5. 更多的點和線的設置?

? ?

'''更多的點和線的設置'''x = np.arange(0,10,1) plt.plot(x,'r--',marker='o',markersize='20',markeredgecolor='g',markeredgewidth = 5) plt.show()

? ?

6.? ?在一條語句中為多個曲線的風格及其樣式進行設置

? ? （1） 多個曲線統一設置

? ? ? ? ? ? ? 如果設置屬性的時候，不聲明屬性名稱，那么這個屬性直接被設置給距離它最近的那條線

x = np.arange(0,10,0.01) ''' 沒有進行線條的風格以及樣式的設置時， 會自動設置不一樣的樣式風格。 可以自己對曲線進行設置， 注意： 如果設置屬性的時候，不聲明屬性名稱，那么這個屬性直接被設置給距離它最近的那條線 ''' plt.plot(x,2*x,x,np.sin(x)*5,'y',ls = '--',lw=3) # 'y' 沒有加屬性，則會改變第二個曲線的顏色 plt.show()

? （2） 多個曲線不同的設置、

x = np.arange(0,10,1) '''對多個曲線進行不同設置時，不用加屬性，直接寫，想設置統一的，在最后面加上屬性名以及參數就行''' plt.plot(x,x,'r--',x,np.cos(x),'g-.',marker = '*') plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python可视化中Matplotlib(3.线条的详细样式及线性、保存图片、plot的详细风格和样式)、背景色、点和线的详细设置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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