Python Matplotlib marker作为一种可视化的拓展库，里面的内容还是比较的丰富的，那么，就一些具体详细的内容，下面就给大家去做一个详细的解答，请仔细阅读下文。
前言
Matplotlib，风格类似Matlab的基于Python的图表绘图系统。Matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和Matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。本文主要介绍Python Matplotlib marker标记。
1、标记(Markers)
可以使用关键字参数marker用指定的标记强调每个点：
例如：
用圆圈标记每个点：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints,marker='o') plt.show() Result:
例如：
用星号标记每个点：
... plt.plot(ypoints,marker='*') ...
Result：
2、标记参考(Marker Reference)
可以选择以下任一标记：
3、Format Strings fmt
还可以使用快捷方式字符串表示法参数来指定标记。
此参数也称为fmt，并使用以下语法编写：
marker|line|color
例如：
用圆圈标记每个点：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints,'o:r') plt.show()
Result:
标记值可以是上面“标记参考”中的任何值。
行值可以是以下之一
4、线参考（Line Reference）
注意：如果在fmt参数中省略了线值，则不会绘制任何线。
短颜色值可以是以下之一：
5、颜色参考（Color Reference）
6、标记大小（Marker Size）
可以使用关键字参数markersize或更短的版本ms来设置标记的大小：
例如：
将标记的大小设置为20：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints,marker='o',ms=20) plt.show()
Result:
7、标记颜色(Marker Color)
可以使用关键字参数markeredgecolor或更短的mec设置标记的edge的颜色：
例如：
将EDGE颜色设置为红色：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints,marker='o',ms=20,mec='r') plt.show()
Result:
可以使用关键字参数markerfacecolor或更短的mfc设置标记边缘内的颜色：
例如：
将FACE颜色设置为红色：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints,marker='o',ms=20,mfc='r') plt.show()
Result:
同时使用和mec和mfc自变量标记整个标记的颜色：
例如：
将边缘和面的颜色都设置为红色：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints=np.array([3,8,1,10]) plt.plot(ypoints,marker='o',ms=20,mec='r',mfc='r') plt.show()
Result:
还可以使用十六进制颜色值：
例如：
用美丽的绿色标记每个点： ... plt.plot(ypoints,marker='o',ms=20,mec='#4CAF50',mfc='#4CAF50') ...
Result:
或140种受支持的颜色名称中的任何一种。
例如：
用名为“hotpink”的颜色标记每个点：
或140种受支持的颜色名称中的任何一种。
... plt.plot(ypoints,marker='o',ms=20,mec='hotpink',mfc='hotpink') ...
Result:
综上所述，这篇文章就给大家介绍完毕，希望可以给大家带来帮助。
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