matplotlib阶梯图的实现(step())

 更新时间:2021年03月02日 09:57:06   作者:mighty13  
这篇文章主要介绍了matplotlib阶梯图的实现(step()),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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。

在这里插入图片描述

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()

到此这篇关于matplotlib阶梯图的实现(step())的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib 阶梯图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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