用matplotlib作图——颜色与线型控制

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’ 2)控制线型 符号和线型之间的对应关系 -      实线 --     短线 -.     短点相间线 ：     虚点线 3）控制标记风格 标记风格有多种： .  Point marker ,  Pixel marker o  Circle marker v  Triangle down marker  ^  Triangle up marker  <  Triangle left marker  >  Triangle right marker  1  Tripod down marker 2  Tripod up marker 3  Tripod left marker 4  Tripod right marker s  Square marker p  Pentagon marker *  Star marker h  Hexagon marker H  Rotated hexagon D Diamond marker d  Thin diamond marker | Vertical line (vlinesymbol) marker _  Horizontal line (hline symbol) marker +  Plus marker

x  Cross (x) marker

各种函数实战：

import math import numpy as np #import pandas as pd import matplotlib as mp1 import matplotlib.pyplot as plt mp1.rcParams['font.sans-serif']=[u'kaiti'] mp1.rcParams['axes.unicode_minus']=False '''mu =0 s=1 x=np.linspace(mu-3*s,mu+3*s,50) y=np.exp(-(x -mu)**2/(2*s**2))/(math.sqrt(2*math.pi)*s) print(x.shape) print('x=\n',x) print(y.shape) print('y=\n',y) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(x,y,'y-',x,y,'go',linewidth=2,markersize=5) plt.xlabel('X',fontsize=15) plt.ylabel('Y',fontsize=15) plt.title('高斯分布',fontsize=18) plt.grid(1) plt.savefig('1.png') plt.show() def f(x):     y=np.ones_like(x)     i =x>0     y[i]=np.power(x[i],x[i])     i=x<0     y[i]=np.power(-x[i],-x[i])     return y x=np.linspace(-1,1,101) y=f(x) plt.plot(x,y,'g-',label='X^X',linewidth=2) plt.grid(1) plt.legend(loc='upper left') plt.savefig('沟函数.jpg') plt.show() x=np.arange(1,0,-0.001) y=(-3*x*np.log(x)+np.exp(-(40*(x-1/np.e))**4)/25)/2 plt.figure(figsize=(5,7)) plt.plot(y,x,'r-',linewidth=2) plt.grid(1) plt.savefig('胸函数.jpg') plt.show() t=np.linspace(0,7,100) x=16*np.sin(t)**3 y=13*np.cos(t)-5*np.cos(2*t)-2*np.cos(3*t)-np.cos(4*t) plt.plot(x,y,'r-',linewidth=2) plt.grid(1) plt.savefig('心形线.jpg') plt.show()''' t=np.linspace(0,50,1000) x=t*np.sin(t)+np.cos(t) y=np.sin(t)-t*np.cos(t) plt.plot(x,y,'k-',linewidth=5) plt.grid(1) plt.savefig('蚊香线.jpg') plt.show()