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python可视化
#导入两个库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #第一个参数就是x轴的初始值 #第二个参数是x轴的终止值 #第三个返回num均匀分布的样本,也就是0-12的区间取多少个点,如果为曲线的最好数值大一点 x = np.linspace(0, 12, 50) y = np.sin(x) #函数 z = np.cos(x) # 函数 plt.figure(figsize=(8, 4))#解释在下面 plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描绘函数图像以及标注 plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(X^2)$")# b--为虚线的意思 plt.xlabel("Time(s)") #x轴的名字 plt.ylabel("Volt1") plt.title("PyPlot First Example") #第一个参数是表示y轴的开始值 #第二个参数是表示y轴的结束值 plt.ylim(-1.2, 1, 2) plt.legend() plt.show()
(1)figure语法说明
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
- num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
- figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;
- dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
- facecolor:背景颜色
- edgecolor:边框颜色
- frameon:是否显示边框
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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更新日志
2024年10月07日
2024年10月07日
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