成对数据#

成对 \((x, y)\) ,表格 \((var\_0, \cdots, var\_n)\) 和函数式 \(f(x)=y\) 数据的图表.

plot(x, y)

scatter(x, y)

bar(x, height)

stem(x, y)

fill_between(x, y1, y2)

stackplot(x, y)

stairs(values)

请给出一个简单的 Matplotlib 代码示例

下面是一个简单的 Matplotlib 用法示例：

import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 2. 创建图形
plt.plot(x, y, label='线性增长', color='blue', marker='o')
# 3. 添加修饰元素
plt.title('简单的折线图示例') # 标题
plt.xlabel('X 轴 (时间)')      # X 轴标签
plt.ylabel('Y 轴 (数值)')      # Y 轴标签
plt.legend()                  # 显示图例
plt.grid(True)                # 显示网格
# 4. 展示图形
plt.show()

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

如何运行和测试 Matplotlib 的代码？

在探索 Matplotlib 库的核心概念、常见问题和实用代码示例时，所有代码都可在 PythonRun 上直接运行测试。

推荐使用 PythonRun

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