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关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用:Python数据分析在数学建模中的应用汇总(持续更新中!) (1)、导入库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy (2)、figure对象和subplot简单运用 #figure对象 fig = plt.figure() #figure是图象对象 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #创建一个2*2的子图,放在第一个位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #创建一个2*2的子图,放在第二个位置 ax3 = fig.add_subpl
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详解详解Matplotlib绘图之属性设置绘图之属性设置
关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用:Python数据分析在数学建模中的应用汇总(持续更新中!)
((1)、导入库)、导入库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
((2)、)、figure对象和对象和subplot简单运用简单运用
#figure对象
fig = plt.figure() #figure是图象对象
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #创建一个2*2的子图,放在第一个位置
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #创建一个2*2的子图,放在第二个位置
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) #创建一个2*2的子图,放在第三个位置
from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--') #'k--'告诉python要画出黑色的虚线
ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
((3)、调整)、调整subplot周围的间距周围的间距
#调整subplot周围的间距
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) #直接生成fiure对象和Axes实例(数组)
for i in range(2):
for j in range(2):
axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5) #遍历创建图
plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0) #用于调整subplot周围的间距
((4)、颜色、标记和线型)、颜色、标记和线型
#颜色、标记和线型
plt.figure()
##linestyle设置线型,color设置颜色,marker设置设置连接点
plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')
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