matplotlib.axes.Axes.plot#
- Axes.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[源]#
将 y 对 x 绘制为线和/或标记。
调用签名
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 是一种方便的方法,用于定义基本格式,如颜色、标记和线型。它是下面 Notes 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,以更精细地控制外观。线条属性和 fmt 可以混合使用。以下两个调用会产生相同的结果:>>> 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。
绘制带标签的数据
有一种方便的方法可以绘制带标签数据的对象(即可以通过索引
obj['y']
访问的数据)。您可以不在 x 和 y 中提供数据,而是在 data 参数中提供对象,并仅给出 x 和 y 的标签。>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)
支持所有可索引对象。例如,这可以是
dict
、pandas.DataFrame
或结构化 NumPy 数组。绘制多组数据
有多种方法可以绘制多组数据。
最直接的方法是多次调用
plot
。示例:>>> plot(x1, y1, 'bo') >>> plot(x2, y2, 'go')
如果 x 和/或 y 是二维数组,则会为每个列绘制一个单独的数据集。如果 x 和 y 都是二维的,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) 的二维数组,则另一个必须具有长度 N,并将用于每个数据集 m。
示例
>>> x = [1, 2, 3] >>> y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> plot(x, y)
等同于
>>> for col in range(y.shape[1]): ... plot(x, y[:, col])
第三种方法是指定多组 [x]、y、[fmt]。
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
在这种情况下,任何额外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,每条线都分配有一个由“样式循环”指定的不同样式。只有当您希望明确偏离这些默认值时,才需要 fmt 和线条属性参数。或者,您也可以使用
rcParams["axes.prop_cycle"]
(默认值:cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])
)。- 参数:
- x, y类数组或浮点数
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(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。
- fmtstr,可选
格式字符串,例如“ro”表示红色圆圈。有关格式字符串的完整说明,请参见 Notes 部分。
格式字符串只是快速设置基本线条属性的缩写。所有这些以及更多属性也可以通过关键字参数控制。
此参数不能作为关键字传递。
- data可索引对象,可选
一个带标签数据的对象。如果给出,则提供要在 *x* 和 *y* 中绘制的标签名称。
注意
从技术上讲,当第二个标签是有效的 fmt 时,调用存在轻微歧义。
plot('n', 'o', data=obj)
可能是plt(x, y)
或plt(y, fmt)
。在这种情况下,会选择前一种解释,但会发出警告。您可以通过添加一个空格式字符串plot('n', 'o', '', data=obj)
来抑制警告。
- 返回:
- Line2D 列表
表示已绘制数据的一系列线。
- 其他参数:
- scalex, scaley布尔值,默认值:True
这些参数决定视图限制是否适应数据限制。这些值会传递给
autoscale_view
。- **kwargs
Line2D
属性,可选 kwargs 用于指定线条属性,例如线条标签(用于自动图例)、线宽、抗锯齿、标记面颜色。示例:
>>> 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条线,则 kwargs 适用于所有这些线。如果标签对象是可迭代的,则每个元素都将用作每组数据的标签。
以下是可用的
Line2D
属性列表:属性
描述
一个过滤函数,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) 数组以及图像左下角的两个偏移量
浮点数或 None
布尔值
布尔值
BboxBase
或 None布尔值
Patch 或 (Path, Transform) 或 None
CapStyle
或 {'butt', 'projecting', 'round'}JoinStyle
或 {'miter', 'round', 'bevel'}浮点数序列(点中的开/关墨迹)或 (None, None)
(2, N) 数组或两个一维数组
{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'},默认值: 'default'
{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
颜色 或 None
str
布尔值
object
{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
浮点数
标记样式字符串,
Path
或MarkerStyle
浮点数
markersize
或ms
浮点数
None 或 int 或 (int, int) 或 slice 或 list[int] 或 float 或 (float, float) 或 list[bool]
布尔值
浮点数或 callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
浮点数
布尔值
(scale: 浮点数, length: 浮点数, randomness: 浮点数)
布尔值或 None
CapStyle
或 {'butt', 'projecting', 'round'}JoinStyle
或 {'miter', 'round', 'bevel'}未知
str
布尔值
一维数组
一维数组
浮点数
另请参阅
散点图
带有不同大小和/或颜色标记的 XY 散点图(有时也称为气泡图)。
备注
格式字符串
格式字符串由颜色、标记和线条部分组成。
fmt = '[marker][line][color]'
它们都是可选的。如果未提供,则使用样式循环中的值。例外:如果给定了
line
但没有marker
,数据将是一条没有标记的线。也支持其他组合,例如
[color][marker][line]
,但请注意它们的解析可能存在歧义。标记
字符
描述
'.'
点标记
','
像素标记
'o'
圆形标记
'v'
向下三角形标记
'^'
向上三角形标记
'<'
向左三角形标记
'>'
向右三角形标记
'1'
向下三标记
'2'
向上三标记
'3'
向左三标记
'4'
向右三标记
'8'
八边形标记
's'
方形标记
'p'
五边形标记
'P'
加号(填充)标记
'*'
星形标记
'h'
六边形1标记
'H'
六边形2标记
'+'
加号标记
'x'
x标记
'X'
x(填充)标记
'D'
菱形标记
'd'
细菱形标记
'|'
垂直线标记
'_'
水平线标记
线型
字符
描述
'-'
实线样式
'--'
虚线样式
'-.'
点划线样式
':'
点线样式
格式字符串示例
'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:
字符
color
'b'
蓝色
'g'
绿色
'r'
红色
'c'
青色
'm'
洋红色
'y'
黄色
'k'
黑色
'w'
白色
以及索引到默认属性循环的
'CN'
颜色。如果颜色是格式字符串的唯一部分,您还可以使用任何
matplotlib.colors
规范,例如全名('green'
)或十六进制字符串('#008000'
)。