单一数据的可视化
在图表中绘制数据
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| import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,2*np.pi)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
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设置图表的显示范围
使用matplotlib.pylot绘制图表时，自动设置图表的显示范围
当然有时候可以使用matplotlib.pylot.xlim([])来指定范围
plt.ylim([0,5])
plt.xlim([0,np.pi])
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| import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,2*np.pi)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.ylim([0,5])
plt.xlim([0,np.pi])
plt.show()
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设置图表元素的名称
plt.xlabel(“x-axis”)
plt.ylabel(
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| import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,2*np.pi)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.title("sin")
plt.ylim([0,5])
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.xlim([0,np.pi])
plt.show()
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在图表中显示网格
plt.grid(True)
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| import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,2*np.pi)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.title("sin")
plt.ylim([0,5])
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.xlim([0,np.pi])
plt.grid(True)
plt.show()
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在图表轴上设置刻度
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| import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("sin")
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.grid(True)
positions = [0, np.pi * 0.5, np.pi, np.pi * 1.5, np.pi * 2]
labes = ["0", "90", "180", "270", "360"]
plt.xticks(positions, labes)
plt.plot(x,y)
plt.show()
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多个数据的可视化处理