2. 3D散点图(3D Scatter Plot) 用于可视化三维数据的散点图,通过在三维空间中绘制数据点来展示数据的分布。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand(100) # y轴数...
8))scatter=plt.scatter(x,y,c=values,cmap='coolwarm',vmin=0,vmax=1)plt.colorbar(scatter)plt.title('Scatter Plot with Color Range - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
plt.scatter(x=np.random.randn(10),y=np.random.randn(10),s=40*np.arange(10),c=np.random.randn(10)) 输出结果如下 x和y参数指定x轴和y轴坐标,s参数指定mark size, 即点的大小,c参数指定color,即颜色。scatter会根据数值自动进行映射,如果不指定大小和颜色,scatter和普通的plot方法绘制的效果一样,以...
Axes3D.``scatter(xs,ys,zs=0,zdir=‘z’,s=20,c=None,depthshade=True, *args, **kwargs) 返回Patch3DCollection, 其他参数向下传递给plot函数 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random....
在matplotlib中,scatter方法用于绘制散点图,与plot方法不同之处在于,scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图,也就是我们常说的气泡图。基本用法如下 plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10)) ...
(2,2,1) # 两行两列,第一单元格sub1.plot(theta, y, color = 'green')sub1.set_xlim(1, 2)sub1.set_ylim(0.2, .5)sub1.set_ylabel('y', labelpad = 15)# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格sub2.plot(theta, y, color = ...
scatter(projection[:, 0], projection[:, 1], lw=0.1, c=digits.target, cmap=cmap) # 添加色条来表示不同的数字类别 # 设置色条的刻度为0到5,对应6个数字类别 plt.colorbar(ticks=range(6), label='digit value', boundaries=np.arange(-0.5, 6.5), values=range(6)) # 设置色条的颜色范围从-...
plot语句中支持除X,Y以外的参数,以字符串形式存在,来控制颜色、线型、点型等要素,语法形式为: plt.plot(X, Y, 'format', ...) 1 点和线的样式 颜色 参数color或c 五种定义颜色值的方式 别名 color='r'合法的HTML颜色名 color ='red'HTML十六进制字符串 ...
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ...
plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。 类似的,通过linestyle关键字参数可以指定线条的风格: plt.plot(x, x +0, linestyle='solid') ...