matplotlib.pyplot.plot#

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[Quelle]#

Zeichnet y gegen x als Linien und/oder Markierungen.

Aufrufsignaturen

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

Die Koordinaten der Punkte oder Linienknoten werden durch x und y angegeben.

Der optionale Parameter fmt ist eine bequeme Möglichkeit, grundlegende Formatierungen wie Farbe, Markierung und Linienstil zu definieren. Es handelt sich um eine Kurzschreibweise, die im Abschnitt Hinweise weiter unten beschrieben wird.

>>> plot(x, y)        # plot x and y using default line style and color
>>> plot(x, y, 'bo')  # plot x and y using blue circle markers
>>> plot(y)           # plot y using x as index array 0..N-1
>>> plot(y, 'r+')     # ditto, but with red plusses

Sie können Line2D-Eigenschaften als Schlüsselwortargumente verwenden, um mehr Kontrolle über das Aussehen zu erhalten. Linien-Eigenschaften und fmt können gemischt werden. Die folgenden beiden Aufrufe ergeben identische Ergebnisse

>>> plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)
>>> plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed',
...      linewidth=2, markersize=12)

Bei Konflikten mit fmt haben Schlüsselwortargumente Vorrang.

Beschriftete Daten zeichnen

Es gibt eine bequeme Möglichkeit, Objekte mit beschrifteten Daten (d.h. Daten, auf die über den Index obj['y'] zugegriffen werden kann) zu zeichnen. Anstatt die Daten in x und y anzugeben, können Sie das Objekt im Parameter data angeben und nur die Bezeichnungen für x und y angeben.

>>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)

Alle indizierbaren Objekte werden unterstützt. Dies könnten z.B. ein dict, ein pandas.DataFrame oder ein strukturierter Numpy-Array sein.

Mehrere Datensätze zeichnen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mehrere Datensätze zu zeichnen.

Der einfachste Weg ist, plot mehrmals aufzurufen. Beispiel
```
>>> plot(x1, y1, 'bo')
>>> plot(x2, y2, 'go')
```
Wenn x und/oder y 2D-Arrays sind, wird für jede Spalte ein separater Datensatz gezeichnet. Wenn sowohl x als auch y 2D sind, müssen sie die gleiche Form haben. Wenn nur einer von ihnen 2D mit der Form (N, m) ist, muss der andere die Länge N haben und wird für jeden Datensatz m verwendet.

Beispiel
```
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> plot(x, y)
```
ist äquivalent zu
```
>>> for col in range(y.shape[1]):
...     plot(x, y[:, col])
```
Der dritte Weg ist die Angabe mehrerer Gruppen von [x], y, [fmt]
```
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
```
In diesem Fall gelten zusätzliche Schlüsselwortargumente für alle Datensätze. Außerdem kann diese Syntax nicht mit dem data-Parameter kombiniert werden.

Standardmäßig wird jeder Linie ein anderer Stil zugewiesen, der durch einen 'Style-Zyklus' bestimmt wird. Die Parameter fmt und Linien-Eigenschaften sind nur dann erforderlich, wenn Sie explizit von diesen Standardwerten abweichen möchten. Alternativ können Sie den Stil-Zyklus auch mit rcParams["axes.prop_cycle"] ändern (Standard: cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])).

Parameter:

x, yarray-artig oder float

Die horizontalen / vertikalen Koordinaten der Datenpunkte. x-Werte sind optional und standardmäßig range(len(y)).

Üblicherweise sind diese Parameter 1D-Arrays.

Sie können auch Skalare oder zweidimensionale Arrays sein (in diesem Fall stellen die Spalten separate Datensätze dar).

Diese Argumente können nicht als Schlüsselwörter übergeben werden.

fmtstr, optional

Ein Format-String, z.B. 'ro' für rote Kreise. Eine vollständige Beschreibung der Format-Strings finden Sie im Abschnitt Hinweise.

Format-Strings sind nur eine Abkürzung, um schnell grundlegende Linien-Eigenschaften einzustellen. Alle diese und weitere Eigenschaften können auch über Schlüsselwortargumente gesteuert werden.

Dieses Argument kann nicht als Schlüsselwort übergeben werden.

dataindizierbares Objekt, optional

Ein Objekt mit beschrifteten Daten. Wenn angegeben, geben Sie die Labelnamen zum Zeichnen in x und y an.

Hinweis

Technisch gesehen gibt es eine geringfügige Mehrdeutigkeit bei Aufrufen, bei denen das zweite Label ein gültiges fmt ist. plot('n', 'o', data=obj) könnte plt(x, y) oder plt(y, fmt) sein. In solchen Fällen wird die erstgenannte Interpretation gewählt, aber eine Warnung ausgegeben. Sie können die Warnung unterdrücken, indem Sie einen leeren Format-String hinzufügen plot('n', 'o', '', data=obj).

Gibt zurück:

Liste von Line2D: Eine Liste von Linien, die die gezeichneten Daten darstellen.

Andere Parameter:

scalex, scaleybool, default: True

Diese Parameter bestimmen, ob die Ansichtsgrenzen an die Datengrenzen angepasst werden. Die Werte werden an autoscale_view weitergegeben.

**kwargsLine2D properties, optional

kwargs werden verwendet, um Eigenschaften wie Linien-Label (für automatische Legenden), Liniendicke, Kantenglättung, Marker-Füllfarbe usw. anzugeben. Beispiel

>>> plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'go-', label='line 1', linewidth=2)
>>> plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'rs', label='line 2')

Wenn Sie mehrere Linien mit einem einzigen Plot-Aufruf angeben, gelten die kwargs für alle diese Linien. Wenn das Label-Objekt iterierbar ist, wird jedes Element als Label für jeden Datensatz verwendet.

Hier ist eine Liste der verfügbaren Line2D-Eigenschaften

Eigenschaft	Beschreibung
`agg_filter`	eine Filterfunktion, die ein (m, n, 3) Float-Array und einen dpi-Wert entgegennimmt und ein (m, n, 3) Array und zwei Offsets von der linken unteren Ecke des Bildes zurückgibt
`alpha`	float oder None
`animated`	bool
`antialiased` oder `aa`	bool
`clip_box`	`BboxBase` oder None
`clip_on`	bool
`clip_path`	Patch oder (Path, Transform) oder None
`color` oder `c`	color
`dash_capstyle`	`CapStyle` oder {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle` oder {'miter', 'round', 'bevel'}
`dashes`	Sequenz von Floats (An/Aus-Linie in Punkten) oder (None, None)
`Daten`	(2, N) Array oder zwei 1D-Arrays
`drawstyle` oder `ds`	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, Standard: 'default'
`figure`	`Figure` oder `SubFigure`
`fillstyle`	{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
`gapcolor`	Farbe oder None
`gid`	str
`in_layout`	bool
`label`	object
`linestyle` oder `ls`	{'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}
`linewidth` oder `lw`	float
`marker`	Marker-Stil-String, `Path` oder `MarkerStyle`
`markeredgecolor` oder `mec`	color
`markeredgewidth` oder `mew`	float
`markerfacecolor` oder `mfc`	color
`markerfacecoloralt` oder `mfcalt`	color
`markersize` oder `ms`	float
`markevery`	None oder int oder (int, int) oder Slice oder list[int] oder float oder (float, float) oder list[bool]
`mouseover`	bool
`path_effects`	Liste von `AbstractPathEffect`
`picker`	float oder aufrufbar[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	float
`rasterized`	bool
`sketch_params`	(scale: float, length: float, randomness: float)
`snap`	bool oder None
`solid_capstyle`	`CapStyle` oder {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle` oder {'miter', 'round', 'bevel'}
`transform`	unknown
`url`	str
`visible`	bool
`xdata`	1D-Array
`ydata`	1D-Array
`zorder`	float

Siehe auch

scatter: XY-Scatterplot mit Markierungen variabler Größe und/oder Farbe (manchmal auch Blasendiagramm genannt).

Anmerkungen

Hinweis

Dies ist der pyplot-Wrapper für axes.Axes.plot.

Format-Strings

Ein Format-String besteht aus einem Teil für Farbe, Markierung und Linie

fmt = '[marker][line][color]'

Jeder davon ist optional. Wenn nicht angegeben, wird der Wert aus dem Stil-Zyklus verwendet. Ausnahme: Wenn line angegeben ist, aber keine marker, sind die Daten eine Linie ohne Markierungen.

Andere Kombinationen wie [color][marker][line] werden ebenfalls unterstützt, aber beachten Sie, dass deren Parsing mehrdeutig sein kann.

Markierungen

Zeichen	Beschreibung
`'.'`	Punktmarkierung
`','`	Pixelmarkierung
`'o'`	Kreismarkierung
`'v'`	Dreieck-runter-Markierung
`'^'`	Dreieck-hoch-Markierung
`'<'`	Dreieck-links-Markierung
`'>'`	Dreieck-rechts-Markierung
`'1'`	tri_down Markierung
`'2'`	tri_up Markierung
`'3'`	tri_left Markierung
`'4'`	tri_right Markierung
`'8'`	Oktagon-Markierung
`'s'`	Quadrat-Markierung
`'p'`	Fünfeck-Markierung
`'P'`	Plus (gefüllte) Markierung
`'*'`	Stern-Markierung
`'h'`	Hexagon1-Markierung
`'H'`	Hexagon2-Markierung
`'+'`	Plus-Markierung
`'x'`	X-Markierung
`'X'`	X (gefüllte) Markierung
`'D'`	Diamant-Markierung
`'d'`	dünne_Diamant-Markierung
`'\|'`	vline-Markierung
`'_'`	hline-Markierung

Linienstile

Zeichen	Beschreibung
`'-'`	durchgehender Linienstil
`'--'`	gestrichelter Linienstil
`'-.'`	Strich-Punkt-Linienstil
`':'`	gepunkteter Linienstil

Beispiel-Format-Strings

'b'    # blue markers with default shape
'or'   # red circles
'-g'   # green solid line
'--'   # dashed line with default color
'^k:'  # black triangle_up markers connected by a dotted line

Farben

Die unterstützten Farb-Abkürzungen sind die einbuchstabigen Codes

Zeichen	color
`'b'`	blau
`'g'`	grün
`'r'`	rot
`'c'`	cyan
`'m'`	magenta
`'y'`	gelb
`'k'`	schwarz
`'w'`	weiß

und die 'CN' Farben, die in den Standard-Eigenschaftszyklus indexieren.

Wenn die Farbe der einzige Teil des Format-Strings ist, können Sie zusätzlich jede matplotlib.colors-Spezifikation verwenden, z.B. vollständige Namen ('green') oder Hex-Strings ('#008000').

Beispiele für die Verwendung von `matplotlib.pyplot.plot`#

Frame-Erfassung

Nach y-Wert färben

Triinterp Demo

Darstellung maskierter und NaN-Werte

Streudiagramm mit maskierten Werten

Bild auf Standardausgabe drucken

Eigenschaften setzen und abrufen

transforms.offset_copy

Text und Mathtext mit pyplot

Mehrere Linien mit pyplot

Zwei Subplots mit pyplot

Benutzerdefinierte Skala

Delfine

Solarized Light Stilvorlage

Benutzerdefinierte Figure-Unterklassen

Mehrere Figuren in pyplot verwalten

Gemeinsame Achse

Mehrere Subplots

Y-Achsenbeschriftungen ausrichten

Legende mit vordefinierten Beschriftungen

Stil von Text und Beschriftungen mit einem Wörterbuch steuern

Titelpositionierung

Platzierung von Datums-Ticks nach Wiederholungsregeln

CanvasAgg Demo

Tool-Manager

Pyplot-Tutorial

Leitfaden für Pfadeffekte

Matplotlib mit Style-Sheets und `rcParams` anpassen

Schnelleinstieg

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Beispiele für die Verwendung von matplotlib.pyplot.plot#

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