matplotlib.pyplot画图线条宽度为2以点画线绘制代码

时间: 2023-09-10 15:05:49 浏览: 222
### 回答1： 可以使用以下代码绘制线条宽度为2，以点画线的图形： ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 2, 3] plt.plot(x, y, linestyle='dotted', linewidth=2) plt.show() ``` 其中，linestyle参数设置为'dotted'即可绘制点画线。linewidth参数设置为2即可绘制线条宽度为2的图形。 ### 回答2： 使用matplotlib.pyplot绘制线条宽度为2的点画线的代码如下： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建x轴数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建y轴数据 y = [3, 6, 9, 12, 15] # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() # 设置线条宽度为2 ax.plot(x, y, 'o-', linewidth=2) # 显示图形 plt.show() ``` 首先导入`matplotlib.pyplot`库，然后创建x轴和y轴数据。接着创建一个画布和子图对象。在绘制线条时，使用`plot`函数，并传入参数`'o-'`表示使用点画线的格式，`linewidth=2`表示线条宽度为2。最后调用`show`函数显示图形。 以上代码将生成一条线条宽度为2的点画线，其中点的样式为实心圆点，连接点的线条为直线。 需要注意的是，为了更好地显示图形，可以根据需要添加其他函数来设置图形的标题、坐标轴标签等。另外，还可以使用`grid`函数添加网格线，提高图形的可读性。 ### 回答3： 要在matplotlib中绘制线条宽度为2的点画线，可以使用以下代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个Figure对象和一个Axes对象 fig, ax = plt.subplots() # 设置线条宽度为2 plt.setp(ax.spines.values(), linewidth=2) # 设置坐标轴线的宽度 plt.setp(ax.xaxis.get_ticklines(), linewidth=2) # 设置x轴刻度线的宽度 plt.setp(ax.yaxis.get_ticklines(), linewidth=2) # 设置y轴刻度线的宽度 # 设置点画线 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], linestyle='dotted', linewidth=2, marker='o') # 添加标签和标题 plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") plt.title("点画线示例") # 显示图形 plt.show() ``` 在上述代码中，首先导入了`matplotlib.pyplot`模块，并创建了一个`Figure`对象和一个`Axes`对象。然后使用`plt.setp()`函数设置线条的宽度为2，包括坐标轴线和刻度线。接下来使用`plt.plot()`函数绘制点画线，设置线的样式为点画线（`linestyle='dotted'`），线宽为2，点的样式为圆圈（`marker='o'`）。最后使用`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.title()`函数分别设置x轴、y轴标签和图表标题。最后调用`plt.show()`函数显示图形。
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这段代码实现了梯度下降法求解二元二次函数的...最后，通过 matplotlib 库中的 contour 函数画出函数的等高线图，并将迭代过程的点以连线的形式绘制在图中，从而展示了梯度下降法逐步接近函数的最小值的过程。
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嗯，用户让我介绍一下他们提供的这段Python代码，看起来是关于用akshare获取股票数据并绘制股价图的。首先，我需要仔细看看代码的结构和各个部分的功能。 用户导入了akshare、pandas、matplotlib等库。这部分是数据...

import matplotlib.pyplot as plt # 带钢块数据 force = [2,4,6,8] # kN steel_deform = [0.05, 0.10, 0.15, 0.21] # 带摩擦片数据 friction_deform = [0.07, 0.12, 0.18, 0.23] plt.plot(force, steel_deform, 'b-', label='带钢块') plt.plot(force, friction_deform, 'r--', label='带摩擦片') plt.axhline(y=0.18, color='blue', linestyle=':', label='钢块阈值') plt.axhline(y=0.20, color='red', linestyle=':', label='摩擦片阈值') plt.xlabel('夹紧力 (kN)'); plt.ylabel('变形量 (mm)') plt.legend(); plt.grid(); plt.show()跑一遍给我结果

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # (1) 生成仿真数据点 np.random.seed(42) # 设置随机种子以确保结果可重复 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成100个在0到10之间的x值 noise = np.random.normal(4, np.sqrt(7), len(x)) # 生成均值为4，方差为7的噪声 y_true = 2 * x + 5 # 真实模型 y_noisy = y_true + noise # 加入噪声后的仿真数据 # (2) 对仿真数据点进行拟合 model = LinearRegression() model.fit(x.reshape(-1, 1), y_noisy) # 拟合数据 y_pred = model.predict(x.reshape(-1, 1)) # 预测值 # (3) 绘制误差变化曲线 errors = y_noisy - y_pred # 计算误差 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, errors, label='Error') plt.axhline(0, color='red', linestyle='--', label='Zero Error') plt.xlabel('x') plt.ylabel('Error') plt.title('Error Change Curve') plt.legend() plt.show() # (4) 绘制最终真实曲线、仿真数据点及拟合曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(x, y_noisy, label='Noisy Data', color='blue', alpha=0.6) # 绘制仿真数据点 plt.plot(x, y_true, label='True Model', color='green', linewidth=2) # 绘制真实曲线 plt.plot(x, y_pred, label='Fitted Model', color='red', linewidth=2) # 绘制拟合曲线 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('True Model, Noisy Data, and Fitted Model') plt.legend() plt.show() 代码二；import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_diabetes Data_diabetes=load_diabetes() X=Data_diabetes['data'] Y=Data_diabetes['target'] train_X,test_X,train_Y,test_Y=train_test_split(X,Y,train_size=0.8) linear_model=LinearRegression() linear_model.fit(train_X,train_Y) acc=linear_model.score(test_X,test_Y) print(acc) col=X.shape[1] for i in range(col): plt.figure() linear_model=LinearRegression() linear_model.fit(train_X[:,i].reshape(-1,1),train_Y) acc=linear_model.score(test_X[:,i].reshape(-1,1),test_Y) plt.scatter(train_X[:,i],train_Y) k=linear_model.coef_ b=linear_model.intercept_ x=np.linspace(train_X[:,i].min(),train_X[:,i].max(),100) y=k*x+b plt.plot(x,y,c='red') plt.title(str(i)+':'+str(acc)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 根据以上代码，从初学者，初学机器学习的角度，分析对本次实验相关知识点进行总结，写出自己对绘制图形、调试程序、设计测试用例等方面的心得体会。

嗯，用户让我分析两段Python代码，从初学者的角度总结机器学习知识点，还有绘图、调试和测试用例设计的心得。首先，我需要仔细看看这两段代码分别做了什么。 第一段代码看起来是生成仿真数据，用线性回归拟合，然后...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G2 = nx.DiGraph() # 关键修改：使用有向图 edge_list = [ ('红9蓝2','蓝2蓝30'), ('红9蓝2','蓝2蓝29'), ('红9蓝2','蓝2蓝7'), ('红9蓝2','蓝2蓝1'), ('蓝2蓝1','蓝1蓝16'), ('蓝1蓝16','蓝5蓝1'), ('蓝5蓝1','红2蓝5'), ('红2蓝5','蓝13蓝2'), ('红2蓝5','蓝13红2'), ('红2蓝5','蓝5蓝7'), ('蓝5蓝7','蓝7蓝21'), ('蓝7蓝21','蓝2蓝7'), ('蓝2蓝7','蓝7蓝12'), ('蓝7蓝12','蓝5蓝7') ] G2.add_edges_from(edge_list) print("节点数量:", len(G2.nodes)) # 输出 14 print("边数量:", len(G2.edges)) # 输出 14 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # pos = nx.spring_layout(G2) nx.draw(G2, pos, node_color='lightblue', edge_color='red', with_labels=True, node_size=900, font_size=9, arrows=True, # 显式启用箭头 arrowsize=10) # 控制箭头大小 plt.title("line graph of partially interwoven areas in CQWest ", fontsize=12) plt.savefig("line graph of partially.png", dpi=300, bbox_inches="tight") # 支持 PDF/SVG 格式 plt.show()报错Node '红9蓝2' has no position. 请帮我画图，同时要图中的线不要太长，要凸显出节点

嗯，用户在使用NetworkX和Matplotlib画图时遇到了错误，提示节点“红9蓝2”没有位置。首先，我需要理解这个错误的原因。用户之前可能使用了spring_layout或其他布局算法，但后来注释掉了，导致没有为节点指定位置，...

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#Python绘制分布曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats #正态分布的概率密度函数 def normpdf(x,mu,sigma): pdf=np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) return pdf def draw_curve(mu,sigma): # mu=int(input("请输入期望"))#mu:期望;sigma:标准差 # sigma=int(input("请输入标准差")) # mu=3 # sigma=5 x= np.arange(mu-3*sigma,mu+3*sigma,0.01) #生成数据，步长越小，曲线越平滑 y=normpdf(x,mu,sigma) #概率分布曲线 plt.plot(x,y,'g--',linewidth=2) plt.title('Normal Distribution: mu = {:.2f}, sigma={:.2f}'.format(mu,sigma)) plt.vlines(mu, 0, normpdf(mu,mu,sigma), colors = "c", linestyles = "dotted") plt.vlines(mu+sigma, 0, normpdf(mu+sigma,mu,sigma), colors = "y", linestyles = "dotted") plt.vlines(mu-sigma, 0, normpdf(mu-sigma,mu,sigma), colors = "y", linestyles = "dotted") plt.xticks ([mu-sigma,mu,mu+sigma],['μ-σ','μ','μ+σ']) #输出 plt.grid() plt.savefig('D:/python/cloud_access/chen/curve.jpg') plt.show() #泊松分布 def poisson_draw(): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 X = range(0, 51) Y = [] for k in X: p = stats.poisson.pmf(k, 20) Y.append(p) plt.bar(X, Y, color="skyblue") plt.xlabel("X") plt.ylabel("f(X)") plt.title("泊松分布") # plt.grid() plt.savefig('D:/python/cloud_access/chen/poisson.jpg') plt.show() # poisson_draw()解释

然后生成对应的y值，用matplotlib画图，添加了标题、竖线、刻度标签等，最后保存图片并显示。 然后是泊松分布的部分，poisson_draw函数里，设置了中文字体，防止乱码。用stats.poisson.pmf计算泊松分布的概率质量...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data1 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区（200户以上）类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\煤改电用户功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) data2 = pd.read_excel(r"C:\Users\tengh\Desktop\3\农排灌溉、煤改电\煤改电\一般台区（200户以上）类型台区晋中市21年12月29日-22年01月05日96点数据鼓楼变采集点\乡村居民生活用电功率.xlsx", parse_dates=["数据日期"]) # 筛选用户并处理数据类型 user1 = data1[data1["用户/台区名称"] == "程玉林（煤改电）"] user2 = data2[data2["用户/台区名称"] == "胡晋雅"] # 预处理：确保数值类型 time_columns = user1.columns[8:-1] user1[time_columns] = user1[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) user2[time_columns] = user2[time_columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) # 合并数据 combined = ( user1.set_index("数据日期")[time_columns] .add(user2.set_index("数据日期")[time_columns], fill_value=0) .groupby(level=0).sum() ) # 绘图设置 plt.figure(figsize=(15, 8)) for date in combined.index.unique(): daily_data = combined.loc[date] plt.plot( daily_data.values.astype(float), label=date.strftime("%Y-%m-%d") ) # 以下坐标设置保持不变 plt.xlabel("时间点（15分钟间隔）") plt.ylabel("总有功功率（kW）") plt.title("7×24小时功率叠加图") plt.xticks( range(0, 96, 4), [f"{i//4}:{i%4*15:02d}" for i in range(0, 96, 4)], rotation=45 ) plt.legend() plt.grid() plt.tight_layout() plt.show()用一条线

但原代码的横坐标设置为0-95，每4个点显示小时，所以可能用户希望保持时间轴为一天，将多天的数据在同一天显示为一条平均线或总加线。 所以正确的做法应该是将每个时间点（例如每天的00:00, 00:15等）对应的所有...

matplotlib删除一个线条

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import pandas as pd # 开源数据分析和操作工具 # 利用pandas加载波士顿房价的数据集 data = pd.read_csv("boston_house_prices.csv") # 预览前5行数据 data.head() import matplotlib.pyplot as plt # 可视化工具 # 箱线图查看异常值分布 def boxplot(data, fig_name): # 绘制每个属性的箱线图 data_col = list(data.columns) # 连续画几个图片 plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=300) # 子图调整 plt.subplots_adjust(wspace=0.6) # 每个特征画一个箱线图 for i, col_name in enumerate(data_col): plt.subplot(3, 5, i + 1) # 画箱线图 plt.boxplot(data[col_name], showmeans=True, meanprops={"markersize": 1, "marker": "D", "markeredgecolor": "#C54680"}, # 均值的属性 medianprops={"color": "#946279"}, # 中位数线的属性 whiskerprops={"color": "#8E004D", "linewidth": 0.4, 'linestyle': "--"}, flierprops={"markersize": 0.4}, ) # 图名 plt.title(col_name, fontdict={"size": 5}, pad=2) # y方向刻度 plt.yticks(fontsize=4, rotation=90) plt.tick_params(pad=0.5) # x方向刻度 plt.xticks([]) plt.savefig(fig_name) plt.show() boxplot(data, 'ml-vis5.pdf') num_features = data.select_dtypes(exclude=['object', 'bool']).columns.tolist() for feature in num_features: if feature == 'CHAS': continue Q1 = data[feature].quantile(q=0.25) # 下四分位 Q3 = data[feature].quantile(q=0.75) # 上四分位 IQR = Q3 - Q1 top = Q3 + 1.5 * IQR # 最大估计值 bot = Q1 - 1.5 * IQR # 最小估计值 values = data[feature].values values[values > top] = top # 临界值取代噪声 values[values < bot] = bot # 临界值取代噪声 data[feature] = values.astype(data[feature].dtypes) # 再次查看箱线图，异常值已被临界值替换（数据量较多或本身异常值较少时，箱线图展示会不容易体现出来） boxplot(data, 'ml-vis6.pdf')回溯 （最近调用最后）： 文件 “C：\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\sjwl.py”，第 42 行，<模块> boxplot（数据， 'ml-vis5.pdf'） 文件 “C：\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\sjwl.py”，第 39 行，箱线图 plt.show（） 文件“C：\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py”，第 614 行，显示中 返回 _get_backend_mod（）.show（*args， **kwargs） ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 文件“D：\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py”，第 41 行，在调用 manager.show（**kwargs） 中 文件“D：\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py”，第 144 行，显示中 self.canvas.show（） 文件“D：\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py”，第 85 行，显示中 缓冲区 = self.tostring_rgb（） ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError：“FigureCanvasInterAgg”对象没有属性“tostring_rgb”。你的意思是：“tostring_argb”吗？

首先，用户使用的是PyCharm，并且用matplotlib画图时出现了问题。根据错误信息，问题出在FigureCanvasInterAgg类的tostring_rgb方法不存在。这可能是因为matplotlib的某些版本与PyCharm的插件不兼容，或者PyCharm...

import xarray as xr import numpy as np from eofs.standard import Eof import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.mpl.ticker as cticker file_path=r'C:\Users\user\Desktop\hgt.mon.mean.194801-202004.nc' dataset = xr.open_dataset(file_path,engine='netcdf4') hgt = dataset.sel(level=dataset['level']==500) hgt = hgt.sel(time=slice('1979-01-01', '2019-01-01')).where(dataset.hgt['time.month'] == 1, drop=True) hgt = hgt.sel(lat=slice(70,20),lon=slice(40,140)) hgt = hgt.reindex(lat=hgt['lat'][::-1]) hgt = hgt['hgt'].squeeze() #eof分解 k=3 eof = Eof(hgt.values) hgt_eof = eof.eofsAsCorrelation(neofs=k) hgt_pc = eof.pcs(npcs=k, pcscaling=1) hgt_var = eof.varianceFraction(neigs=k) for i in range (0,k): print('第%d模态：%.2f'%(i+1,hgt_var[i]*100)+'%') #画图 def draw(data,leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat,name): lon=np.arange(leftlon, rightlon+0.01,2.5) lat=np.arange(lowerlat, upperlat+0.01,2.5) if lat[0] > lat[-1]: lat = lat[::-1] data = data[::-1, :] proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=0) fig, f2_ax1 = plt.subplots(figsize=(10,8), subplot_kw=dict(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=0))) leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat) f2_ax1.set_extent([leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat], crs=ccrs.PlateCarree(central_longitude=0)) data=f2_ax1.contour(lon,lat,data,cmap='coolwarm',transform=proj,levels=np.linspace(-1,1,20)) f2_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m')) f2_ax1.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon+10,10), crs=ccrs.PlateCarree()) f2_ax1.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat+5,10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() f2_ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) f2_ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) f2_ax1.set_title(name,loc='center',fontsize =20) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.clabel(data, inline=True, fontsize=8, fmt='%.2f') ##画模态PC图 def draw_pc(k,name): time=np.linspace(1979,2019,41) fig1= plt.figure(figsize=(10,8)) f2_ax= fig1.add_axes([0.1, 0.1, 0.5, 0.3]) f2_ax.set_ylim(-2.5,2.5) f2_ax.set_xlim(1979,2019) f2_ax.plot(time,hgt_pc[:,k]) f2_ax.axhline(0,linestyle="--",c='r') f2_ax.set_title(name,loc='center',fontsize =15) draw(hgt_eof[0,:,:],40,140,20,70,'EOF1 46.50%') draw_pc(0,'PC1') draw(hgt_eof[1,:,:],40,140,20,70,'EOF2 20.85%') draw_pc(1,'PC2') draw(hgt_eof[2,:,:],40,140,20,70,'EOF3 9.11%') draw_pc(2,'PC3') plt.show()解释代码每步的意义

import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.mpl.ticker as cticker - **作用**：导入数据处理（xarray, numpy）、EOF分析（eofs）...

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