matplotlib.axes.axes.plot

matplotlib.axes.axes.plot()函数，matplotlib库的Axes模块中的Axes.plot()函数用于将y和x绘制为直线和/或标记。

语法:axes.plot(self, *args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

参数:该方法接受如下参数说明:

• x, y:这些参数是数据点的水平和垂直坐标。X为可选值。
• fmt:可选参数，包含字符串值。
• data:可选参数，是带标签数据的对象。

返回如下内容:

• lines:返回表示绘制数据的Line2D对象列表。

下面的例子演示了matplotlib.axes.axes.plot()函数在matplotlib.axes中的作用:

示例1

# Implementation of matplotlib function
    
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
# make an agg figure
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3])
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.plot() example 1')
fig.canvas.draw()
plt.show()

输出:

示例2

# Implementation of matplotlib function
  
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
  
# create random data
xdata = np.random.random([2, 10])
  
# split the data into two parts
xdata1 = xdata[0, :]
xdata2 = xdata[1, :]
  
# sort the data so it makes clean curves
xdata1.sort()
xdata2.sort()
  
# create some y data points
ydata1 = xdata1 ** 2
ydata2 = 1 - xdata2 ** 3
  
# plot the data
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(xdata1, ydata1, color ='tab:blue')
ax.plot(xdata2, ydata2, color ='tab:orange')
  
  
# set the limits
ax.set_xlim([0, 1])
ax.set_ylim([0, 1])
  
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.plot() example 2')
  
# display the plot
plt.show()

输出: