python绘图颜色函数 python plot颜色表

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python中plot颜色

plot画图时可以设定线条参数。包括：颜色、线型、标记风格。

1)控制颜色

颜色之间的对应关系为

b---blue c---cyan g---green k----black

m---magenta r---red w---white y----yellow

有三种表示颜色的方式:

a:用全名 b:16进制如：#FF00FF c：RGB或RGBA元组(1,0,1,1) d：灰度强度如：‘0.7’

Python中用turtle画的两条线围成的图形怎么填充颜色？

你好python绘图颜色函数，答案如下所示。

填充为黄色

填充效果

希望你能够详细查看。

如果你有不会python绘图颜色函数的，你可以提问

python绘图颜色函数我有时间就会帮你解答。

希望你好好学习。

每一天都过得充实。

Python-彩色蟒蛇绘制

要用到turtle库中的函数，

turtle库是一个绘制图像的函数库，横轴为x轴，纵轴为y轴

def 表示用户自定义函数，drawsnake为函数名，（）中为函数参数

定义颜色

循环 len 次，i用来计数

pencolor() 函数，改变画笔颜色，参数为颜色

circle( , ) 函数，画圆，第一个参数为半径，正数表示在左侧，负数表示在右侧，第二个参数为圆形的弧度值。

fd（）函数，画直线，参数为直线长度

用户自定义函数 main（）

setup ( , , , ) 函数，启动图形窗口，四个参数分别是，宽度，高度，窗口左上角在屏幕中的x坐标和y坐标。

定义画笔宽度

pensize() 函数，画笔宽度，30像素

seth() 函数，画笔启动时的方向，其中参数，0表示东，顺逆时针方向度数递增。

调用drawsnake函数

调用main函数

python之pyplot

1、定义x和y，画图展示，保存图片

其中dpi参数指定图像的分辨率为120

2、优化绘图线条风格

线条颜色color

线条标记marker

线条风格linestyle

3、坐标轴的控制

坐标轴范围和标题

坐标图上标记

坐标间隔设定

函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略

多图与子图

figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。

这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。

如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面

第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图

python中plt.post是什么函数

2018-05-04 11:11:36

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qiurisiyu2016

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matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

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

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)

plt.show()

结果

**kwards：

color 颜色

linestyle 线条样式

marker 标记风格

markerfacecolor 标记颜色

markersize 标记大小等等

plt.plot([5,4,3,2,1])

plt.show()

结果

plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

结果

plt.plot()参数设置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 颜色设置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 数据(np.array xdata, np.array ydata)

figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance

label 图示

linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 宽度float value in points

lod [True False]

marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

确定x，y值，将其打印出来

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中

plt.show()

plt.close()

结果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

结果：

3、plt.subplot(222)

将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上

plt.subplot(222)

plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形

plt.show()

plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围

如

plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围，从0~1000 #lim为极限，范围

plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围，从0~20

5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

结果

6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图

#产生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X') #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #可以看出画散点图是在对figure进行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#设置图标

plt.legend('show picture x1 ')

#显示所画的图

plt.show()

结果

7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图

调用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

edgecolor: 直方图边框颜色

alpha: 透明度

histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值：

n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

结果：

a: [ 85. 720. 195.] #每个柱子的值

b: [-0.36109509 -0.1357318 0.08963149 0.31499478] #每个柱的区间范围

c: a list of 3 Patch objects #总共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')

使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot() #默认为一个象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

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Python入门技能树基础语法函数

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对Python中plt的画图函数详解

今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

plt.plot()函数详解

plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数说明 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 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.

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python plt绘图详解

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python图像处理基础知识（plt库函数说明）

import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图

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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。

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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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plt.函数

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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）

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python画图plt函数学习

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plt绘图总结

matplotlib绘图

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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)

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Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....

当然，这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了：

实现思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c参数为计算的散点密度；

2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：

3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。

（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）

作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！

python绘图颜色函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python plot颜色表、python绘图颜色函数的信息别忘了在本站进行查找喔。