首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

子图折线图中的X标记是不同的python图

子图折线图中的X标记是用于表示数据点的不同样式或标记,以便在图表中清晰地区分不同的数据序列或类别。

Python图形库中常用的子图折线图绘制工具包括Matplotlib和Seaborn。

在Matplotlib中,可以使用marker参数来指定X标记的类型,常用的X标记类型包括:

  1. ".":小圆点
  2. "o":大圆点
  3. "s":正方形
  4. "d":菱形
  5. "^":上三角形
  6. "v":下三角形
  7. "*":星形
  8. "+":加号形状
  9. "x":叉号形状

示例代码:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 8, 6, 4, 2]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个数据序列的折线图,并使用圆形标记
ax.plot(x, y1, marker='o', label='Data 1')

# 绘制第二个数据序列的折线图,并使用正方形标记
ax.plot(x, y2, marker='s', label='Data 2')

# 添加图例
ax.legend()

plt.show()

关于Matplotlib的更多信息和示例,可以参考腾讯云文档中的Matplotlib介绍及使用指南

在Seaborn中,可以使用markers参数来指定X标记的类型,Seaborn支持的X标记类型与Matplotlib基本一致。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 8, 6, 4, 2]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]

sns.lineplot(x=x, y=y1, markers='o', label='Data 1')
sns.lineplot(x=x, y=y2, markers='s', label='Data 2')

plt.legend()
plt.show()

关于Seaborn的更多信息和示例,可以参考腾讯云文档中的Seaborn介绍及使用指南

以上是关于子图折线图中的X标记的介绍,以及使用Matplotlib和Seaborn库进行绘制的示例。根据具体的需求和使用场景,可以选择不同的X标记类型来呈现数据点的样式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

3阶有向完全所有非同构(不同钩子图个数)

大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。 图同构问题本质上就是一种匹配,VF2算法加了很多feasibility rules,保证了算法高效性。...这里只是实现最基本判断图同构算法: 参考文献有(其实google一把就能出来这些): http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...下面给出我算法设计(这里考虑边和点除了ID之外,还有label): 边和结构: struct EDGE { int id2; int label; EDGE(int _id2, int _label...=dbG->vLabel[dbG_vID]) //如果两个点label不同,则【一定不】满足feasibility rules { return false; } //其次,判断是不是每次...,第0个存(-1,-1) { //同时,与quVid相match节点dbVid在dbG中“第j个neighbor节点”正好dbG_vID if( dbG->vAdjacencyEdge

1.1K30

Python使用折线图、柱状、热力图比较不同班级相同学号学生成绩

问题描述:有些学校学号最后两位根据入学成绩顺序排,那么入学之后同学们学习状态是否会有变化呢,入学成绩较好同学是否能够一直保持优势呢,会不会有同学高考时没有发挥好而入学之后才暴露出真实实力呢,...如果没有这些情况的话,应该是图形比较稳定,不同班级之间相同学号学生成绩比较接近,并且班级之间和班内同学之间相对优势变化很小。...技术要点:使用折线图、柱状、热力图绘制不同班级学生某门课程成绩,以作对比。其中折线图和柱状比较好看懂,就不多解释了。...热力图也是用来查看数据表中多个特征两两相似程度常用可视化技术,可以使用基于matplotlibPython扩展库seaborn绘制,当然该库还支持更多可视化图形绘制。 参考代码: ?...折线图绘制结果: ? 柱状绘制结果: ? 热力图绘制结果: ?

1.5K50
  • Matplotlib库在Python数据分析中应用

    Matplotlib一个基于Python绘图库,它提供了丰富绘图工具和函数,可以用于生成高质量、美观数据可视化图形。...3.1 颜色、线型与标记import matplotlib.pyplot as plt# 绘制带有颜色、线型和标记折线x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot...(nrows=2, ncols=2)# 在第一个图中绘制折线x1 = [1, 2, 3, 4, 5]y1 = [2, 4, 6, 8, 10]axes[0, 0].plot(x1, y1)axes[...(x2, y2)axes[0, 1].set_title("Scatter Plot 1")# 在第三个图中绘制柱状x3 = ["A", "B", "C", "D", "E"]y3 = [10, 20...利用Matplotlib库,我们可以绘制折线图、散点图、柱状、饼等各种类型图表;还可以通过定制颜色、线型、标记、添加图例、注释等来美化图表;同时,Matplotlib还支持布局、直方图、热力图

    91160

    画出你数据故事:Python中Matplotlib使用从基础到高级

    简介Matplotlib一个功能强大Python数据可视化库,它可以用来绘制各种类型图表,包括折线图、散点图、柱状、饼、3D等。...高级绘图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大图中,称为。...以下一个图示例:import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个2x2布局plt.subplot(2, 2, 1)plt.plot(x, y)plt.subplot(..., labels=labels, autopct='%1.1f%%')plt.tight_layout() # 调整布局plt.show()图片自定义样式您可以自定义图表样式,包括颜色、线型、标记等...本文从基础绘图开始,逐步介绍了折线图、散点图、柱状、饼等基本图表类型,以及、自定义样式、注解和标签、3D绘图等高级技巧。

    50420

    Python气象绘图教程(五)

    上添加 2、折线图plot中lw(线宽)、ls(线条样式)、alpha(透明度)、marker(标记样式)。...开启网格线命令grid,使用字典方式调节标题、坐标名大小颜色fontdict、在图形上添加图例 legend。 3、在一张图中共用某条坐标轴、在两张图中共用某条坐标轴。...二、折线图进阶 现在以一张虚构数据墒情来细讲折线图较少见参数。 ?...首先能看出折线背景色发生了变化,如何调节背景色: ax1=fig.add_subplot(111,facecolor='papayawhip') 在引入时,在subplot命令中添加facecolor...,s表示打点大小,color表示打点颜色,cmap表示颜色映射表,marker表示打点标记,alpha修改透明度,整体上来说和折线用法类似。

    2.4K21

    关于Python可视化Dash工具

    Dash基于FlaskPython可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次plotly这个图表可视化工具,最后与dash相配套html、图表等交互式组件。...data_frame表示为Mapbox地图上折线标记顶点; 12、line_geo:地理坐标线条 在地理线图中,每一行data_frame表示为地图上折线标记顶点; 13、area:...堆积区域 在堆积区域图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记顶点。...连续折线之间区域被填充; 14、bar:条形 在条形图中,每行data_frame表示为矩形标记; 15、timeline:时间轴 在时间轴图中,每一行数据框都表示为日期类型x轴上矩形标记...y(或者x,如果orientation'h'时); 21、pie:饼 在饼图中,数据帧每一行表示为饼扇区。

    3.2K10

    使用Matplotlib创建基本图表完全指南

    Matplotlib 一个功能强大 Python 库,用于创建各种类型图表和可视化。无论您是数据科学家、工程师还是研究人员,Matplotlib 都可以帮助您以直观方式探索数据并传达结果。...('散点图示例')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')​# 显示图表plt.show()柱状柱状用于比较不同类别的数据。...'2')​# 调整之间间距plt.tight_layout()​# 显示图表plt.show()保存图表最后,您还可以将创建图表保存为图像文件,以便后续使用或分享:# 创建折线图plt.plot...以下本文主要总结:Matplotlib 是什么:Matplotlib 一个用于创建各种类型图表和可视化 Python 库,功能强大且灵活。...基本图表类型:本文介绍了创建折线图、散点图、柱状和饼基本方法,并提供了相应代码示例。自定义图表样式:您可以通过指定颜色、线型、标记等参数来自定义图表样式,使其更符合您需求。

    12710

    探索数据科学与机器学习中视觉表达【Matplotlib实战指南】

    而在 Python 中,Matplotlib 一个强大而灵活工具,可以用来创建各种类型数据可视化图表,从简单折线图到复杂都能胜任。1....你也可以自定义线条样式、颜色和标记等。3. 柱状柱状另一种常见数据可视化类型,适用于展示不同类别的数据对比。...')plt.ylabel('Values')​# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个简单柱状,横轴不同类别,纵轴对应数值。...有时候,我们需要在同一幅图中展示多个子,比如将不同数据进行对比或者展示多个相关图表。...)')ax2.plot(x, y2)ax2.set_title('cos(x)')# 调整布局plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个包含两个子图表

    19510

    Python+matplotlib数据可视化设置图例3个精选案例

    扩展库matplotlib.pyplot函数legend()用于设置当前图例样式和在当前图中显示图例(要求绘制曲线、散点、柱等图形已设置label属性),如果有多个子的话可以使用gca()...函数首先选择,或者使用对象直接调用legend()函数。...该参数值也可以是包含2个实数元组,例如(0.8, 0.3)表示图例左下角在图中位置 bbox_to_anchor 用来指定图例在bbox_transform坐标系中位置,通常为包含2个实数元组...'、'xx-large' numpoints 用来指定折线图例中显示几个标记符号整数 scatterpoints 用来指定散点图图例中显示几个标记符号整数 markerscale 用来指定图例中标记符号与图形中原始标记符号大小相对比例...例2 生成模拟数据,创建两个子,分别绘制正弦曲线和余弦曲线,把两个子图例显示在一起,并显示于之外。 ? 运行效果: ?

    3.4K10

    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    所有使用相同x轴刻度(调整xlim会影响所有) sharey 所有使用相同y轴刻度(调整ylim会影响所有) subplot_kw 传入add_subplot关键字参数字典,用于生成...参考plot函数文档字符串可以看到全部线类型(在IPython或Jupyter中使用plot? )。 折线图还可以有标记用来凸显实际数据点。...▲6 带有标记折线图 上面的代码可以写更为显式: plot(randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o') 对于折线图...▲7 不同drawstyle选项下折线图 你可能会注意到在运行代码后会有像 这样输出。matplotlib返回对象引用了刚刚添加图表组件。很多时候你可以安全地忽略这些输出。...想在图表中添加图形时,你需要生成patch(补丁)对象shp,并调用ax.add_patch(shp)将它加入到图中(参考12): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot

    4.6K21

    Python Matplotlib 绘图库:一种强大数据可视化工具

    Python 一种广泛使用编程语言,它优点之一就是有大量库可以用来处理各种任务。在这篇文章中,我将介绍一个用于数据可视化强大工具:Matplotlib。...我会讨论它基本功能,一些常用绘图技巧,以及如何在图中显示中文。 Matplotlib 基本功能 Matplotlib 一个用于创建高质量图像库,它可以生成各种静态、动态和交互式图像。...以下一些基本绘图类型: 折线图(Line plot) 散点图(Scatter plot) 柱状(Bar chart) 直方图(Histogram) 饼(Pie chart) 每种图表类型都有其适用场景...Matplotlib 绘图技巧 Matplotlib 提供了许多绘图技巧,可以帮助我们创建更有吸引力和更具信息量图像。例如: 使用颜色、线型和标记来区分不同数据系列。...添加图例、标题和标签来解释你数据。 调整坐标轴范围和刻度来更好地展示你数据。 使用来展示多个相关图像。

    24720

    【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

    如下图所示:图片 组织者决策流程图下面对图中流程进行简要说明:可视化(Visualize):使用不同种类图表对原始数据进行可视化处理,使复杂数据更容易理解与使用;分析(Analysis):数据分析目的获取有用信息...其不同之处在于,subplots() 既创建了一个包含区域画布,又创建了一个 figure 图形对象,而 subplot() 只是创建一个包含区域画布。...下面我们创建了一个 2 行 2 列,并在每个子图中显示 4 个不同图像。...与绘制柱状、饼状等图形不同,Matplotlib 并没有直接提供绘制折线函数,因此本节着重讲解如何绘制一幅折线图。...通俗地讲,它反映一个变量受另一个变量影响程度。 散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色标记符表示。

    5.2K31

    Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状、饼状、直方图、等高线图和三维绘制)

    什么Matplotlib Matplotlib 一个Python 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形,错误,散点图等。...通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 MatplotlibPython库,又是开发中常用库。 2....‘*’ 星形标记 ‘h’ 六边形标记 1 ‘H’ 六边形标记 2 ‘+’ 加号标记xX 标记 ‘D’ 菱形标记 ‘d’ 窄菱形标记 ‘_’ 水平线标记 以下颜色缩写: 字符 颜色 ‘b’...# explode参数用于指定饼图中各个扇形偏移程度。...绘制直方图 直方图与柱状分格类似,都是由若干个柱组成,但直方图和柱状含义却有很大差异。直方图用来观察分布状态,而柱状用来看每一个X坐标对应Y

    4.1K21

    Python数据分析与可视化】:使用【Matplotlib】实现销售数据全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

    数据准备:创建两个列表x和y,分别表示横轴和纵轴数据点。 创建图形:使用plt.plot(x, y)方法绘制折线图。plot方法第一个参数x轴数据,第二个参数y轴数据。...plt.subplots(2, 1)表示创建一个两行一列布局,fig图形对象,ax1和ax2两个子对象。 绘制:分别使用ax1.plot和ax2.plot方法绘制两个子。...数据准备:创建三个列表x、y1和y2,分别表示两个数据集x轴和y轴数据。 创建图形和:使用plt.subplots()方法创建图形和对象。fig图形对象,ax1第一个对象。...我们将分析一个虚构数据集,该数据集包含某家公司在不同月份销售数据,并展示如何绘制折线图、柱状、散点图、直方图和组合。...创建图形和:使用plt.subplots()方法创建图形和对象。fig图形对象,ax1第一个对象。 绘制折线图:使用ax1.plot方法绘制折线图,设置折线图颜色和标记样式。

    13710

    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    作者:Wes McKinney 本文摘编自《利用Python进行数据分析》(原书第2版),如需转载请联系我们 01 折线图 Series和DataFrame都有一个plot属性,用于绘制基本型。...DataFrameplot方法在同一个图中将每一列绘制为不同折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理列;例如,是否将各列绘制到同一个图中,或为各列生成独立。...参数 描述 subplots 将DataFrame每一列绘制在独立图中 sharex 如果subplots=True,则共享相同x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True,则共享相同...你可以使用seaborn.set在不同绘图外观中进行切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度 直方图一种条形,用于给出值频率离散显示

    5.4K40

    气象绘图——折线

    折线图非常实用,过往期刊杂志由于黑色印刷,为区分各个值折线,要求用标记符号、线条样式等方式用于区分;matplotlib作为python祖母级绘图库,提供了丰富关键字指令用以美化、修饰图表。...不管你在前面是否划分了,plt.plot()都是可以使用,进一步,库包提供了ax.plot()在图内部调用。...) 四、折线图实用命令 A、堆积折线图 严格来说这个函数不属于plot( ),但是为了方便,也放在这里讲,堆积折线图可以实现不同折线之间填色样式,该主要依赖stackplot( )命令。...;2,传入(x,y1,1),多了一个限定值1,那么就会绘制y1与x=1相夹部分;3,传入(x,y1,y2),就会绘制y1与y2相夹部分。...y1,ls=':') ax.plot(x,y2,ls='-.') ax.plot(x,y3,ls='--') 如果直接在同一张同一个y坐标轴进行绘图,那么就会出现下面这种情况: 除了橙线量级较大勉强能看出发展形势

    42111

    万字长文盘点pythonMatplotlib使用 | 【推荐收藏】

    0 引言 本文 Python 系列第八篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...plt.plot() 函数用来画折线,前两个参数分别是 x 和 y,该函数会在第二节细讲。...1.3 坐标系 & 一幅 (Figure) 中可以有多个坐标系 (Axes),那不是说一幅图中有多幅 (Subplot),因此坐标系和是不是同样概念?...在绝大多数情况下是的,两者有一点细微差别: 在母图中网格结构一定是规则 坐标系在母图中网格结构可以是不规则 由此可见,坐标系一个特例,来我们先研究特例。...设置 x 轴和 y 轴边界 将图中 patch 设成完全透明 ?

    3K21

    五分钟入门数据可视化

    在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现各种可视化图表。 MatplotlibPython中最常用可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型2D图表和一些基本3D图表。...多变量可视化视图: 可以让一张同时查看两个以上变量,比如“身高”和“年龄”,你可以理解同一个人两个参数,这样在同一张图中可以看到每个人“身高”和“年龄”取值,从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...x、y 坐标,marker 代表了标记符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同 marker,呈现出来符号样式也会不同(就是以指定符号当成点画图),你可以自己试一下。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数,其中参数 x 一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,默认 10。...seaborn 饼常用统计学模块,可以显示每个部分大小与总和之间比例。在 Python 数据可视化中,它用不算多。我们主要采用 Matplotlib pie 函数实现它。

    2.6K30
    领券