python中matplotlib.pyplot使⽤（⼀）——plt.plot（）函数的介绍与使⽤1、plt.plot()函数
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
2、参数介绍：
1. x：X轴数据，列表或数组，可选。
2. y：Y轴数据，列表或数组。
3. format_string：控制曲线的格式字符串，可选。
4. **kwargs：第⼆组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线。
3、format_string
由颜⾊字符、风格字符、标记字符组成
颜⾊字符举例：
‘b’ ：蓝⾊
‘c’： 青绿⾊
‘g’： 绿⾊
‘k’ ：⿊⾊
‘m’：洋红⾊
‘r’： 红⾊
‘w’：⽩⾊
‘y’： 黄⾊
风格字符举例：
‘‐’ 实线
‘‐‐’ 破折线
‘‐.’ 点划线
‘:’ 虚线
‘’ ’ ’ ⽆线条
标记字符举例：
‘.’ 点标记
‘,’ 像素标记(极⼩点)
‘o’ 实⼼圈标记
‘v’ 倒三⾓标记
‘^’ 上三⾓标记
‘>’ 右三⾓标记
‘<’ 左三⾓标记
4、**kwargs
这是⼀⼤堆可选内容，可以来⾥⾯指定很多内容，如“label”指定线条的标签，“linewidth”指定线条的宽度，等等
常⽤的⼏个：
color 指定颜⾊
label 线条的标签
linestyle 线条的风格
linewidth 线条的宽度
5、具体实例
实例1
x =[1,2,3,4,5]
y =[9,8,6,4,2]
plt.plot(x, y,'r o')
这⾥xy是横纵轴的数据，'ro’表⽰标记点为红⾊⼩圆圈。
linspace numpy
如上图所⽰，⽣成了红⾊的⼩圆圈散点图。
实例2
#导⼊所需要的包
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#⽣成模拟数据
train_X = np.linspace(-1,1,100)#在[-1,1]之间⽣成100个数作为x
train_Y =2* train_X + np.random.randn(*train_X.shape)*0.3# 将x乘以2，再加上⼀个[-1,1]区间的随机数*0.3作为加⼊的噪声#显⽰模拟数据点
plt.plot(train_X, train_Y,'ro', label='Original data')
plt.legend()
plt.show()

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