6))scatter=plt.scatter(x,y,s=sizes,c=sizes,cmap='viridis')plt.colorbar(scatter,label='Size')plt.title('Scatter Plot with Size and Color Mapping - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
size=60) fig=plt.figure(figsize=(8,6)) axes =plt.axes(projection="3d") axes.scatter3D(x,...
size=np.random.rand(100)*1000# 乘一千扩大范围,效果跟明显 # 生成100种不同的颜色 color=np.random.rand(100)#print(x)# 绘制散点图 plt.scatter(x,y,s=size,c=color,alpha=0.8)# s表示大小,c表示颜色,alpha表示透明度 plt.show() 运行效果如下: 注意:这里生成的点的大小个数和颜色个数必须要与点...
8))plt.scatter(x,y,s=size_function(z))plt.title('Function Mapped Size - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.colorbar(plt.scatter(x,y,s=size_function(z),c=z))plt.show()
3D 散点图是一种常用的数据可视化工具,能够直观地展示三个连续变量之间的关系,因此被广泛应用于以下领域: 1. 统计学:3D 散点图有助于发现变量之间的线性或非线性关系,可以用于探索数据集并寻找趋势和模式。 2…
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,以下两种写法的可视化的效果是等价的 plt.scatter(x=[1, 2, 3, 4],y=[1, 2, 3, 4]) ...
fontdict={'size':16,'color':'r'}) 1. 2. 3. (二)画图 散点图scatter # 生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集 n = 1024 x = np.random.normal(0,1,n) y = np.random.normal(0,1,n) t = np.arctan2(y,x) # 颜色 ...
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...
scatter() # s参数设置散点的大小;c参数设置散点的颜色;marker参数设置散点的形状x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) size =50*abs(np.random.randn(1000)) colors = np.random.randint(16777215,size =1000) li = []forcolorincolors: ...
在3D曲面图示例1的基础上稍作修改。绘制散点图使用scatter()方法,将散点颜色设置为绿色,红色边沿。 代码示例如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes...