matplotlib.axes.Axes.step

Axes.step(x, y, *args, where='pre', data=None, **kwargs) [source]

Построение ступенчатой диаграммы.

Подписи для вызова:

step(x, y, [fmt], *, data=None, where='pre', **kwargs)
step(x, y, [fmt], x2, y2, [fmt2], ..., *, where='pre', **kwargs)

Это просто тонкий обертка вокруг plot, изменяющий некоторые параметры форматирования. Большинство концепций и параметров plot также можно использовать здесь.

Параметры:	x : array_like Последовательность значений x. Предполагается, но не проверяется, что она монотонно возрастает. y : array_like Последовательность значений y. fmt : str, optional Строка формата, например, 'g' для зелёной линии. Подробное описание см. в plot. Примечание: Хотя допускаются полные строки формата, рекомендуется указывать только цвет. Стиль линии в настоящее время игнорируется (используйте ключевой аргумент linestyle вместо этого). Маркеры принимаются и наносятся в заданных позициях, однако это редко необходимая функция для ступенчатых диаграмм. data : indexable object, optional Объект с маркированными данными. Если задан, укажите имена меток для построения по осям x и y. where : {'pre', 'post', 'mid'}, optional, default 'pre' Определение, где должны размещаться ступени: 'pre': Значение y постоянно продолжается влево от каждой позиции x, т.е. интервал (x[i-1], x[i]] имеет значение y[i]. 'post': Значение y постоянно продолжается вправо от каждой позиции x, т.е. интервал [x[i], x[i+1]) имеет значение y[i]. 'mid': Ступени происходят посередине между позициями x.
Возвращает:	lines Список объектов Line2D, представляющих нарисованные данные.
Другие параметры:	**kwargs Дополнительные параметры такие же, как и для plot.

Примечания

Примечание

В дополнение к описанным выше аргументам, эта функция может принимать ключевой аргумент data. Если такой аргумент data задан, следующие аргументы заменяются на data[<arg>]:

• Все аргументы с следующими именами: 'x', 'y'.

Объекты, переданные в качестве data, должны поддерживать доступ по элементам (data[<arg>]) и проверку на членство (<arg> in data).