python绘图函数 python画图函数plots

用Python画图

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

  它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

plt.show()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。

相关问答

Q1: 不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？

不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）

直接在命令提示行的里面运行代码的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

Q2: python中plt.post是什么函数

2018-05-04 11:11:36

122点赞

qiurisiyu2016

码龄7年

关注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 

x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串 

format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’) 

plt.show()

结果

**kwardspython绘图函数： 

color 颜色 

linestyle 线条样式 

marker 标记风格 

markerfacecolor 标记颜色 

markersize 标记大小 等等 

plt.plot([5,4,3,2,1])   

plt.show()

结果

plt.plot([20,2,40,6,80])   #缺省x为[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

结果

plt.plot()参数设置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 颜色设置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 数据(np.array xdata, np.array ydata)

figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance

label 图示

linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 宽度float value in points

lod [True False]

marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

确定x，y值，将其打印出来

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)           #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)           #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中

plt.show()

plt.close()

结果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

结果python绘图函数：

3、plt.subplot(222)

将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围                       ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上

plt.subplot(222) 

plt.plot(y,xx)    #在2x2画布中第二块区域输出图形

plt.show()

plt.subplot(223)  #在2x2画布中第三块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)  # 在在2x2画布中第四块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围

如

plt.xlim(0,1000)  #  设置x轴刻度范围，从0~1000         #lim为极限，范围

plt.ylim(0,20)   # 设置y轴刻度的范围，从0~20

5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))  # 设置x轴刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

结果

6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图

#产生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X')           #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')          #可以看出画散点图是在对figure进行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#设置图标

plt.legend('show picture x1 ')

#显示所画的图

plt.show()

结果

7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图

调用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

edgecolor: 直方图边框颜色

alpha: 透明度

histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')  

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

结果：

a:  [ 85. 720. 195.]         #每个柱子的值

b:  [-0.36109509 -0.1357318   0.08963149  0.31499478]   #每个柱的区间范围

c:  a list of 3 Patch objects       #总共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') 

使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()            #默认为一个象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

结果

文章知识点与官方知识档案匹配

Python入门技能树基础语法函数

211242 人正在系统学习中

打开CSDN APP，看更多技术内容

plt的一些函数的使用_班花i的博客_plt函数

plt.函数 Fwuyi的博客 6513 1plt.figure( )函数:创建画布 2plt.plot(x, y, format_string, label="图例名"):绘制点和线, 并控制样式。 其中x是x轴数据,y是y轴数据,xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线...

继续访问

Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()有一个cmap参数,即指定颜色映射规则。默认的cmap即颜料板是十色环 哪怕是单通道图,值在0-1之间,用plt.imshow()仍然可以显示彩色图,就是因为颜色映射的关...

继续访问

对Python中plt的画图函数详解

今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

plt.plot()函数详解

plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.

继续访问

python图像处理基础知识(plt库函数说明)_小草莓爸爸的博客_p...

1.画图(plt库)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整个图标的标题 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...

继续访问

plt的一些函数使用_neo3301的博客_plt函数

1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 import matplotlib.pyplot as plt ...

继续访问

最新发布 python plt 绘图详解（plt.版本）

python plt绘图详解

继续访问

python图像处理基础知识（plt库函数说明）

import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图

继续访问

plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。 函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般python绘图函数我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。

继续访问

...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

继续访问

plt.函数

1 plt.figure( ) 函数：创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名")：绘制点和线, 并控制样式。 其中x是x轴数据，y是y轴数据，xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分。向参数label传入图例名，使用plt.legend( )创建图例。 2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y

继续访问

Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）

Python自带的plt是深度学习最常用的库之一，在发表文章时必然得有图作为支撑，plt为深度学习必备技能之一。作为深度学习入门，只需要掌握一些基础画图操作即可，其他等要用到的时候看看函数API就行。 1 导入plt库（名字长，有点难记） import matplotlib.pyplot as plt 先随便画一个图，保存一下试试水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn

继续访问

python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt

figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图。 处理哪个figure,则选择哪个figure,再进行画图。 参考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

继续访问

plt.plot()函数_安之若醇的博客_plt.plot()函数

plt.plot()函数是matplotlib.pyplot用于画图的函数传一个值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)当x省略的时候,默认[0,1…,N-1]递增可以传元组也可以传...

继续访问

python画图plt函数学习

python中的绘图工具 ：matplotli，专门用于画图。 一. 安装与导入 工具包安装：conda install matplotli 导入：import matplotlib.pyplot as plt 画图主要有：列表绘图；多图绘图；数组绘图 二. 列表绘图 1. 基础绘图：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()

继续访问

python中plt的含义_对Python中plt的画图函数详解

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置，自适应方式说明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...

继续访问

Python中plt绘图包的基本使用方法

其中，前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标，plot函数将提供的坐标点连接，即成为要绘制的各式线型。常用的参数中，figsize需要一个元组值，表示空白画布的横纵坐标比；plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息。的数据处理时，发现了自己对plt的了解和使用的缺失，因此进行一定的基础用法的学习，方便之后自己的使用，而不需要频繁的查阅资料。...

继续访问

python-plt.xticks与plt.yticks

栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显

继续访问

plt绘图总结

matplotlib绘图

继续访问

Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)

继续访问

热门推荐 python plt 画图

使用csv数据文件在百度网盘 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 转换成日期格式，即由 1948/1/1 转换为 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...

继续访问

python数据可视化实现步骤,Python数据可视化图实现过程详解

Python数据可视化图实现过程详解更多python视频教程请到菜鸟教程画分布图代码示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...

继续访问

matplotlib-plt.plot用法

文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的，默认为range（len（y））。通常，这些参数是 一维数组。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下，列代表单独的数据集）。 这些参数不能作为关键字传递。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩

继续访问

python Plt学习

plt的简单学习

继续访问

plt.show()和plt.imshow()的区别

问题：plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理：plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。 ...

继续访问

python题库刷题网站_python在线刷题网站

{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台；社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":...

继续访问

python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代码示例

Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函数matplotlib库的pyplot模块中的annotate()函数用于获取和设置y轴的当前刻度位置和标签。用法： matplotlib.pyplot.yticks...

继续访问

python的plt函数_plt.plot画图函数

[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

继续访问

plt函数

写评论

7

794

122

Q3: 怎么利用python绘制sse值与k值的函数图像

可以使用Python计算机图形学库matplotlib来绘制SSE值与K值的函数图像，具体步骤如下：

1. 导入必要的库，例如matplotlib，numpy，scipy等。

2. 使用numpy和scipy生成k值与SSE值之间的矩阵，并将其存储到列表中。

3. 使用matplotlib绘制输入矩阵中包含的散点图，即k值与SSE值的函数图像。

Q4: python绘图篇

1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。

2，title设置标题。

3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。

plt.saveFig（）保存图像。

面向对象绘图

1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1，在程序中直接指定字体。

2， 在程序开始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist对象

1，图标的绘制领域。

2，如何在FigureCanvas对象上绘图。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使python绘图函数他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：

1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）

2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2，可使用for循环添加栅格。

3，可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1，可对曲线进行插值。

2，fill_between()绘制交点。

3，坐标变换。

4，绘制阴影。

5，添加注释。

1，绘制直方图的函数是

2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面python绘图函数；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...)，添加点

•lines(x, y, ...)，添加线段

•text(x, y, labels, ...)，添加文字

•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...)，添加水平线

•abline(v=x, ...)，添加垂直线

•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头

•symbols(x, y, ...)，添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明

关于python绘图函数和python画图函数plots的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。