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使用matplotlib怎么绘制一个阶梯图

发布时间:2021-03-02 16:35:53 来源:亿速云 阅读:324 作者:Leah 栏目:开发技术

这篇文章将为大家详细讲解有关使用matplotlib怎么绘制一个阶梯图,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

step函数概述

step函数用于绘制阶梯图。

根据源码可知,step函数是对plot函数的轻量级封装,很多概念和用法与plot函数非常相似。

def step(self, x, y, *args, where='pre', data=None, **kwargs):
 cbook._check_in_list(('pre', 'post', 'mid'), where=where)
 kwargs['drawstyle'] = 'steps-' + where
 return self.plot(x, y, *args, data=data, **kwargs)

step函数签名:

matplotlib.pyplot.step(x, y, *args, where='pre', data=None, **kwargs)

step函数调用签名:

step(x, y, [fmt], *, data=None, where='pre', **kwargs)
step(x, y, [fmt], x2, y2, [fmt2], ..., *, where='pre', **kwargs)

其中:

  • x:类数组结构,一维x轴坐标序列。一般假设x轴坐标均匀递增。必备参数。

  • y:类数组结构,一维y轴坐标序列。必备参数。

  • fmt:格式字符串,与plot函数的fmt参数类似。可选参数。官方建议只设置颜色格式。

  • data:可索引数据,类似于plot函数。可选参数。

  • **kwargs:类似于plot函数。

  • where :设置阶梯所在位置,取值范围为{'pre', 'post', 'mid'},默认值为'pre'。

 案例:使用step函数和plot函数演示不同where参数的效果

通过案例可知,step函数可以认为是plot函数绘制阶梯图的一个特例。

使用matplotlib怎么绘制一个阶梯图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(14)
y = np.sin(x / 2)

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.subplot(121)
plt.step(x, y + 2, label='pre (default)')
plt.plot(x, y + 2, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.step(x, y + 1, where='mid', label='mid')
plt.plot(x, y + 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.step(x, y, where='post', label='post')
plt.plot(x, y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.grid(axis='x', color='0.95')
plt.legend(title='Parameter where:')
plt.title('plt.step(where=...)')

plt.subplot(122)
plt.plot(x, y + 2, drawstyle='steps', label='steps (=steps-pre)')
plt.plot(x, y + 2, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.plot(x, y + 1, drawstyle='steps-mid', label='steps-mid')
plt.plot(x, y + 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.plot(x, y, drawstyle='steps-post', label='steps-post')
plt.plot(x, y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.grid(axis='x', color='0.95')
plt.legend(title='Parameter drawstyle:')
plt.title('plt.plot(drawstyle=...)')
plt.show()

关于使用matplotlib怎么绘制一个阶梯图就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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