Oft möchten Sie möglicherweise die Farbe von Punkten innerhalb eines Matplotlib-Streudiagramms basierend auf einer dritten Variablen schattieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion matplotlib.pyplot.scatter (), die die folgende Syntax …
Sie können die Liniendicke in Matplotlib-Plots einfach anpassen, indem Sie das Argument linewidth verwenden, das die folgende Syntax verwendet:
matplotlib.pyplot.plot(x, y, linewidth=1.5)
Standardmäßig beträgt die Linienbreite 1,5, Sie können sie jedoch auf jeden beliebigen Wert einstellen, der größer als 0 ist.
Dieses Tutorial enthält einige Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion.
Beispiel 1: Passen Sie die Dicke einer Linie an
Der folgende Code zeigt, wie Sie ein einfaches Liniendiagramm erstellen und die Linienbreite auf 3 setzen:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Definieren von x- und y-Werten
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)*np.exp(-x/3)
# Liniendiagramm mit einer auf 3 eingestellten Linienbreite erstellen
plt.plot(x, y1, linewidth=3)
#Plot anzeigen
plt.show()
Beispiel 2: Passen Sie die Dicke mehrerer Linien an
Der folgende Code zeigt, wie Sie die Dicke mehrerer Linien gleichzeitig anpassen können:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Definieren der x- und y-Werte
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)*np.exp(-x/3)
y2 = np.cos(x)*np.exp(-x/5)
# Liniendiagramm mit mehreren Linien erstellen
plt.plot(x, y1, linewidth=3)
plt.plot(x, y2, linewidth=1)
#Plot anzeigen
plt.show()
Beispiel 3: Passen Sie die Liniendicke in Legenden an
Der folgende Code zeigt, wie Sie mehrere Linien mit unterschiedlichen Stärken erstellen und eine Legende erstellen, in der die Dicke jeder Linie entsprechend angezeigt wird:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Definieren von x- und y-Werten
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)*np.exp(-x/3)
y2 = np.cos(x)*np.exp(-x/5)
# Liniendiagramm mit mehreren Linien erstellen
plt.plot(x, y1, linewidth=3, label='y1')
plt.plot(x, y2, linewidth=1, label='y2')
# Legende hinzufügen
plt.legend()
# Diagramm zeigen
plt.show()
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