figure = plt.figure() tick_plot = figure.add_subplot(2, 1, 1) tick_plot.plot(X_data, Y_data, label='true', color='green', linestyle='-') tick_plot.axvline(x=X_data[-long_predict], alpha=0.2, color='gray') # 添加垂直線 tick_plot.plot(X_prediction, y_prediction, label='pre', color='red', linestyle='--') plt.legend() tick_plot = figure.add_subplot(2, 1, 2) tick_plot.plot(X_prediction,error) plt.show()

?

Country_stats.plot(kind='scatter', x="GDP per capita", y='Life satisfaction')? ?Plot中添加X、y軸標簽

繪制熱圖：

import matplotlib.image as mpimg california_img=mpimg.imread(PROJECT_ROOT_DIR + '/images/end_to_end_project/california.png') ax = housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", figsize=(10,7),s=housing['population']/100, label="Population",c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"),colorbar=False, alpha=0.4,) plt.imshow(california_img, extent=[-124.55, -113.80, 32.45, 42.05], alpha=0.5) plt.ylabel("Latitude", fontsize=14) plt.xlabel("Longitude", fontsize=14)prices = housing["median_house_value"] tick_values = np.linspace(prices.min(), prices.max(), 11) cbar = plt.colorbar() cbar.ax.set_yticklabels(["$%dk"%(round(v/1000)) for v in tick_values], fontsize=14) cbar.set_label('Median House Value', fontsize=16)plt.legend(fontsize=16) save_fig("california_housing_prices_plot") plt.show()

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california.png為：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matplot 绘图总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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