数据生成完毕之后,我们需要采用scatter来绘制这些点。在这里,我们输入X和Y作为输入点,颜色为T,color map用作默认值,透明度alpha为50%。X轴显示范围定位为(-1.5,1.5),并用xtick()函数来隐藏x坐标轴,ytick()函数来隐藏y坐标轴 plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=.5) plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks(())...
函数原型: def scatter( x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) : __ret = gca().scatter( x, y, s=s, c=c, marker=marker, cmap=cmap, norm=...
scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues') #绘制散点图 ax1.plot3D(x,y,z,'gray') #绘制空间曲线 plt.show() 3.三维曲面 下一步画三维曲面: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig = plt.figure() #定义新的三维坐标轴 ax3 = plt.axes(projection='3d') #定义三维数据 xx = np....
plt.scatter(x,y) 或者 plt.plot(x,y,'o') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 注:scatter和plot两个方法都可以画散点图,但是有本质区别,scatter画散点图的时候会对每个点进行颜色大小等渲染,plot方法则是复制彼此的点,所以在效率上面plot方法会比较高(数据量大的时候建议用这个方法),但是...
scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) (2)参数解析 x,y:形如shape(n,)数组。输入数据,表示数据位置 ...
Scatter(散点图) Bar(条形图) Histogram(直方图) Pie(饼图) **Subplots()**(子图) 首先导入 NumPy 库: importnumpyasnp 但在学习图表之前,了解 Matplotlib标记的概念是至关重要的。这将帮助您更好地理解 Matplotlib 库中的每种图表。 Matplotlib Marker(标记) ...
scatter():散点图绘制。前两个参数是点显示的坐标位置,s表示大小,c表示颜色,alpha表示透明度,edgcolor表示边框颜色 from numpy.random import rand from matplotlib import pyplot as plt for color in ["red", "green", "blue", "pink"]: # rand功能:第一个参数表示返回值的个数,第二个参数表示一个...
如果用以下行替换分散呼叫,将显示一个图例: ax.scatter( df['Feature_1'], df['Feature_2'], df['Feature_3'], c=df['predictions'], s=150, cmap='rainbow', label='Dummy data') 或将预测类显示为标签: scatter = ax.scatter(df['Feature_1'], df['Feature_2'], df['Feature_3'], c=...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y对应了平面点的位置, s控制点大小, c对应颜色指示值,也就是如果采用了渐变色的话,我...
plt.scatter(x0, y0, s=50, color='b') # 绘制虚线连接到x轴,黑色虚线 plt.plot([x0, x0], [y0, 0], 'k--', lw=2.5) # 绘制图例 # method 1 plt.annotate(r'$2x+1=3$', xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30), textcoords='offset points', ...