matplotlib.pyplot.plot #

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

y 대 x를 선 및/또는 마커로 플로팅합니다.

호출 서명:

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

포인트 또는 라인 노드의 좌표는 x , y 로 지정됩니다 .

선택적 매개변수 fmt 는 색상, 마커 및 선 스타일과 같은 기본 서식을 정의하는 편리한 방법입니다. 아래 참고 섹션 에 설명된 바로 가기 문자열 표기법 입니다.

>>> 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

Line2D모양을 더 잘 제어하기 위해 속성을 키워드 인수로 사용할 수 있습니다 . 선 속성과 fmt 를 혼합할 수 있습니다. 다음 두 호출은 동일한 결과를 생성합니다.

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

fmt 와 충돌하는 경우 키워드 인수가 우선합니다.

레이블이 지정된 데이터 플로팅

레이블이 지정된 데이터(즉, index 로 액세스할 수 있는 데이터 obj['y'])로 개체를 플로팅하는 편리한 방법이 있습니다. x 및 y 에 데이터를 제공하는 대신 데이터 매개변수 에 객체를 제공하고 x 및 y 에 대한 레이블만 제공 할 수 있습니다 .

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

인덱싱 가능한 모든 개체가 지원됩니다. 이것은 예를 들어 dict, a pandas.DataFrame또는 구조화된 numpy 배열일 수 있습니다.

여러 데이터 세트 플로팅

여러 데이터 세트를 구성하는 다양한 방법이 있습니다.

가장 간단한 방법은 plot여러 번 호출하는 것입니다. 예시:
```
>>> plot(x1, y1, 'bo')
>>> plot(x2, y2, 'go')
```
x 및/또는 y 가 2D 배열인 경우 모든 열에 대해 별도의 데이터 세트가 그려집니다. x 와 y 가 모두 2D이면 모양이 같아야 합니다. 그중 하나만 모양이 (N, m)인 2D인 경우 다른 하나는 길이가 N이어야 하며 모든 데이터 세트 m에 사용됩니다.

예시:
```
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> plot(x, y)
```
다음과 같습니다.
```
>>> for col in range(y.shape[1]):
...     plot(x, y[:, col])
```
세 번째 방법은 [x] , y , [fmt] 그룹의 여러 집합을 지정하는 것입니다.
```
>>> plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')
```
이 경우 추가 키워드 인수는 모든 데이터 세트에 적용됩니다. 또한 이 구문은 데이터 매개변수 와 결합할 수 없습니다 .

기본적으로 각 줄에는 '스타일 주기'로 지정된 다른 스타일이 할당됩니다. fmt 및 line 속성 매개변수 는 이러한 기본값에서 명시적으로 벗어나려는 경우에만 필요합니다. rcParams["axes.prop_cycle"]또는 (기본값: ) 을 사용하여 스타일 주기를 변경할 수도 있습니다 .cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])

매개변수 :

x, y 유사 배열 또는 스칼라

데이터 포인트의 가로/세로 좌표입니다. x 값은 선택 사항이며 기본값은 range(len(y))입니다.

일반적으로 이러한 매개변수는 1D 배열입니다.

스칼라이거나 2차원일 수도 있습니다(이 경우 열은 별도의 데이터 세트를 나타냄).

이러한 인수는 키워드로 전달할 수 없습니다.

fmt 문자열, 선택 사항

형식 문자열(예: 빨간색 원의 경우 'ro'). 형식 문자열에 대한 전체 설명은 참고 섹션을 참조하십시오 .

형식 문자열은 기본 라인 속성을 빠르게 설정하기 위한 약어일 뿐입니다. 이들 모두는 키워드 인수로 제어할 수도 있습니다.

이 인수는 키워드로 전달할 수 없습니다.

데이터 인덱싱 가능 개체, 선택 사항

레이블이 지정된 데이터가 있는 개체입니다. 주어진 경우 x 및 y 에 플로팅할 레이블 이름을 제공합니다 .

메모

기술적으로 두 번째 레이블이 유효한 fmt 인 호출에는 약간의 모호성이 있습니다. 또는 . _ 이 경우 전자의 해석이 선택되지만 경고가 발령됩니다. 빈 형식 문자열을 추가하여 경고를 표시하지 않을 수 있습니다 .plot('n', 'o', data=obj)plt(x, y)plt(y, fmt)plot('n', 'o', '', data=obj)

반환 :

목록Line2D: 플롯된 데이터를 나타내는 선 목록입니다.

기타 매개변수 :

scalex, scaley 부울, 기본값: True

이 매개변수는 보기 제한이 데이터 제한에 맞게 조정되는지 여부를 결정합니다. 값은 에 전달됩니다 autoscale_view.

**kwargs Line2D속성, 선택 사항

kwargs 는 라인 레이블(자동 범례용), 라인 너비, 앤티앨리어싱, 마커 면 색상과 같은 속성을 지정하는 데 사용됩니다. 예시:

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

하나의 플롯 호출로 여러 줄을 지정하면 kwargs가 모든 해당 줄에 적용됩니다. 레이블 객체가 반복 가능한 경우 각 요소는 각 데이터 세트의 레이블로 사용됩니다.

Line2D사용 가능한 속성 목록은 다음과 같습니다 .

재산	설명
`agg_filter`	(m, n, 3) 부동 소수점 배열과 dpi 값을 사용하고 (m, n, 3) 배열과 이미지의 왼쪽 하단에서 두 오프셋을 반환하는 필터 함수
`alpha`	스칼라 또는 없음
`animated`	부울
`antialiased`또는 아	부울
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	부울
`clip_path`	패치 또는 (경로, 변환) 또는 없음
`color`또는 c	색깔
`dash_capstyle`	`CapStyle`또는 {'butt', 'projecting', 'round'}
`dash_joinstyle`	`JoinStyle`또는 {'마이터', '라운드', '베벨'}
`dashes`	플로트 시퀀스(포인트의 잉크 켜기/끄기) 또는 (없음, 없음)
`data`	(2, N) 배열 또는 2개의 1D 배열
`drawstyle`또는 ds	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, 기본값: 'default'
`figure`	`Figure`
`fillstyle`	{'전체', '왼쪽', '오른쪽', '아래', '위', '없음'}
`gapcolor`	색상 또는 없음
`gid`	str
`in_layout`	부울
`label`	물체
`linestyle`또는 ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (오프셋, 온-오프-서열), ...}
`linewidth`또는 lw	뜨다
`marker`	마커 스타일 문자열 `Path`또는`MarkerStyle`
`markeredgecolor`또는 mec	색깔
`markeredgewidth`또는 야옹	뜨다
`markerfacecolor`또는 mfc	색깔
`markerfacecoloralt`또는 mfclt	색깔
`markersize`또는 ms	뜨다
`markevery`	없음 또는 int 또는 (int, int) 또는 슬라이스 또는 list[int] 또는 float 또는 (float, float) 또는 list[bool]
`mouseover`	부울
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`picker`	float 또는 callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
`pickradius`	알려지지 않은
`rasterized`	부울
`sketch_params`	(스케일: float, 길이: float, 임의성: float)
`snap`	부울 또는 없음
`solid_capstyle`	`CapStyle`또는 {'butt', 'projecting', 'round'}
`solid_joinstyle`	`JoinStyle`또는 {'마이터', '라운드', '베벨'}
`transform`	알려지지 않은
`url`	str
`visible`	부울
`xdata`	1차원 배열
`ydata`	1차원 배열
`zorder`	뜨다

또한보십시오

scatter: 다양한 크기 및/또는 색상의 마커가 있는 XY 산점도(거품형 차트라고도 함).

메모

형식 문자열

형식 문자열은 색상, 마커 및 선에 대한 부분으로 구성됩니다.

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

그들 각각은 선택 사항입니다. 제공되지 않으면 스타일 주기의 값이 사용됩니다. 예외: line가 주어지고 가 없으면 marker데이터는 마커가 없는 선이 됩니다.

와 같은 다른 조합 [color][marker][line]도 지원되지만 구문 분석이 모호할 수 있습니다.

마커

캐릭터	설명
`'.'`	포인트 마커
`','`	픽셀 마커
`'o'`	원 마커
`'v'`	triangle_down 마커
`'^'`	triangle_up 마커
`'<'`	triangle_left 마커
`'>'`	triangle_right 마커
`'1'`	tri_down 마커
`'2'`	tri_up 마커
`'3'`	tri_left 마커
`'4'`	tri_right 마커
`'8'`	팔각형 마커
`'s'`	사각형 마커
`'p'`	오각형 마커
`'P'`	더하기(채워진) 마커
`'*'`	스타 마커
`'h'`	육각형1 마커
`'H'`	육각형2 마커
`'+'`	플러스 마커
`'x'`	x 마커
`'X'`	x(채워진) 마커
`'D'`	다이아몬드 마커
`'d'`	thin_diamond 마커
`'\|'`	V라인 마커
`'_'`	라인 마커

선 스타일

캐릭터	설명
`'-'`	실선 스타일
`'--'`	파선 스타일
`'-.'`	일점쇄선 스타일
`':'`	점선 스타일

형식 문자열의 예:

'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

그림 물감

지원되는 색상 약어는 단일 문자 코드입니다.

캐릭터	색깔
`'b'`	푸른
`'g'`	초록
`'r'`	빨간색
`'c'`	청록색
`'m'`	마젠타
`'y'`	노란색
`'k'`	검은색
`'w'`	하얀

'CN'기본 속성 주기로 인덱스되는 색상 .

matplotlib.colors색상이 형식 문자열의 유일한 부분인 경우 전체 이름( 'green') 또는 16진수 문자열( )과 같은 사양 을 추가로 사용할 수 있습니다 '#008000'.

# 을 사용하는 예`matplotlib.pyplot.plot`

사전을 사용하여 텍스트 및 레이블 스타일 제어

Solarized Light 스타일시트

transforms.offset_copy

스타일 시트 및 rcParams로 Matplotlib 사용자 지정

빠른 시작 가이드

경로 효과 가이드

matplotlib.pyplot.plot #

# 을 사용하는 예matplotlib.pyplot.plot

# 을 사용하는 예`matplotlib.pyplot.plot`