x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)sizes=np.power(10,np.random.rand(50)*2)colors=np.random.rand(50)fig,ax=plt.subplots()scatter=ax.scatter(x,y,s=sizes,c=colors,cmap='spring')plt.colorbar(scatter,label='Color scale')plt.show() Python Copy Output: 3. 点的大小和形状 点的...
...layout指定要使用的行列数,sharex和sharey用于设置是否共享行和列,**colormap='viridis' **为每条线设置不同的颜色。 6.1K40 基于Matplotlib的高级数据可视化技术与实践探索 Plot')ax.set_xlabel('X-axis Label')ax.set_ylabel('Y-axis Label')# 添加图例ax.legend()# 显示图形plt.show()3.....
3.ax.scatter()方法,用来绘制散点图 scatter(int x(可以是数据集),int y(可以是数据集),s = int a(精度),c = ‘颜色’) 4.颜色映射(colormap) 可将颜色渐变化,于数据相关联,例如颜色越浅,则代表的数字越小。 例如下图:scatter(x,y,c = y,cmap = plt.cm.Blues,s =10) 5.自动保存图表 plt...
plt.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3) 以及这种 Scatter 图(中文不知道该怎么说…): plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) 精致的曲线,半透明的配色。显出你那高贵冷艳的X格,最重要的是只需一行代码就能搞定。从此再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。 想画3D 数据?没...
Looks like you have to add thecmap=orcolormap=argument to see the issue: df.plot(kind='scatter',ax=ax,x='C',y='D',c=df.C,s=100,linewidth=0,colormap='hsv') ---AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)<ipython-input-3-76da9d6c62ce>in<module>()--->1df.plot(kind='scatter'...
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) 精致的曲线,半透明的配色。显出你那高贵冷艳的X格,最重要的是只需一行代码就能搞定。从此再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。 想画3D 数据?没有问题 (用mayavi可能更方便): ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)cset ...
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5) 精致的曲线,半透明的配色。显出你那高贵冷艳的X格,最重要的是只需一行代码就能搞定。从此再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。 想画3D 数据?没有问题 (用mayavi可能更方便): ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)cset ...