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目次

マーキング
 matplotlibエントリー・レベル・マーカー
 matplotlibマスターマーカー
 matplotlib上級マーカー
 matplotlibのマーカーの使い方
ラインタイプ
 キャラクタ・ラインタイプ
 タプルラインスタイル
 ラインの視覚化効果
 ラインの使用
 タプルのラインパターンの詳細

マーキング

matplotlibエントリーレベルマーカー

from matplotlib.lines import Line2D
print([m for m, func in Line2D.markers.items()
if func != 'nothing' and m not in Line2D.filled_markers] + list(Line2D.filled_markers))

['.'<', '>, ',', '1', '2', '3', '4', '+', 'x', '|', '_', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 'o', 'v', '^', ', '8', 's', 'p', '*', 'h', 'H', 'D', 'd', 'P', 'X'**].

このマーカーはもうどんな紙に見えるんですか、カンカンに来てください：

37種類のマーカーは、一般的な描画は完全に満足することができ、あなたが満足しないと言う場合は、次のような種類のように、よりクールにしたいです。

下にスクロールすると、満足感で溢れるような情報が満載です。

matplotlibマスターマーカー

表示可能な形状 マーカー名
 \varpi
 \varrho
 \varsigma
 \vartheta
 \xi
 \zeta
 \Delta
 \Gamma
 \Lambda
 \Omega
 \Phi
 \Pi
 \Psi
 \Sigma
 \Theta
 \Upsilon
 \Xi
 \mho
 
abla
 \aleph
 \beth
 \daleth
 \gimel
/ /
[ [
 \Downarrow
 \Uparrow
 \Vert
 \downarrow
 \langle
 \lceil
 \lfloor
 \llcorner
 \lrcorner
 
angle
 
ceil
 
floor
 \ulcorner
 \uparrow
 \urcorner
\vert
{ \{
\|
} \}
] ]
|
 \bigcap
 \bigcup
 \bigodot
 \bigoplus
 \bigotimes
 \biguplus
 \bigvee
 \bigwedge
 \coprod
 \int
 \oint
 \prod
 \sum

マーカーの一部を選択し、絵を描きます。

matplotlib上級マーカー

もちろん、最高の状態は、あなたがやりたいことです、自分で形状を構築する;カスタムマーカーは、あなたが表示したいものに囲まれた2つのドル記号を使用して、これまでに666良いで実験し、あなたは自分で実験することができます。

matplotlib中marker 怎么使用

エントリーレベルのマーカーを使用する場合は、marker=マーカー名、エキスパートやカスタムマーカーを使用する場合は、marker=マーカー。エキスパート・マーカーやカスタム・マーカーの場合は、marker=marker：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 表示用
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 表示用
plt.figure(dpi=200)
#通常のマーカー使用
plt.plot([1,2,3],[1,2,3],marker=4, markersize=15, color='lightblue',label='レギュラーマーカー')
plt.plot([1.8,2.8,3.8],[1,2,3],marker='2', markersize=15, color='#ec2d7a',label='レギュラーマーカー')
#従来とは異なるマーカーの使用法
#2つの$記号で囲まれた名前
plt.plot([1,2,3],[4,5,6],marker='$\circledR, markersize=15, color='r', alpha=0.5,label='アンコンベンショナル・マーカー')
plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1.25,2.1,6.5],marker='$\heartsuit, markersize=15, color='#f19790', alpha=0.5,label='アンコンベンショナル・マーカー')
plt.plot([1,2,3],[2.5,6.2,8],marker='$\clubsuit, markersize=15, color='g', alpha=0.5,label='アンコンベンショナル・マーカー')
#カスタムマーカー
plt.plot([1.2,2.2,3.2],[1,2,3],marker='$666, markersize=15, color='#2d0c13',label='カスタマイズマーカー')
plt.legend(loc='upper left')
for i in ['top','right']:
 plt.gca().spines[i].set_visible(False)

ラインタイプ

リニア 文字列ベース、タプルベースに分類できます：

キャラクタ・ラインタイプ

以下の4つです：

タプル型のラインスタイル：

タプル内の数値を直接変更すると、異なる行型をレンダリングできるため、その行型には無数のバリエーションがあります。

ラインの視覚化効果

このスレッドを見てください。

ラインの使用

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(dpi=120)
#文字 LINESTYPE 使用法
plt.plot([1,2,3],[1,2,13],linestyle='dotted', color='#1661ab', linewidth=5, label='キャラクタ・リニア：点線')
#lintstyleの使い方
plt.plot([0.8,0.9,1.5],[0.8,0.9,21.5],linestyle=(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)), color='#ec2d7a', linewidth=5, label='タプルタイプ Linear: (0),(3, 1, 1, 1, 1, 1)')
for i in ['top','right']:
 plt.gca().spines[i].set_visible(False)
 
#カスタム・インスタイル
plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1,2,13],linestyle=(0,(1,2,3,4,2,2)), color='black', linewidth=5, label='カスタム直線性: (0,(1,2,3,4,2,2)))')
plt.plot([2.5,3.5,4.5],[1,2,13],linestyle=(2,(1,2,3,4,2,2)), color='g', linewidth=5, label='カスタム直線性: (1),(1,2,3,4,2,2)))')
plt.legend()

タプル線の詳細

上のライン・パターンの各数字の意味は？それぞれの数字の意味を理解することで、パターンをカスタマイズすることができます。最初の 0 の意味は、黒と緑の線を比較することでわかります。1,2 最初の線分の幅は 1 ポンドで、1 番目と 2 番目の線分の間隔は 2 ポンドです。

.org/gallery/lin...matplotlib.org/gallery/lin...matplotlib.org/tutorials/t...matplotlib.matplotlib.org/gallery/lin...matplotlib.org/gallery/sha...matplotlib.org/gallery/lin... matplotlib.org/gallery/lin...

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