ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 绘制带误差线的散点图ax.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',label='Data')# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('Simple Errorbar Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel
'D']values=[3,7,2,5]errors=[0.5,1,0.3,0.8]# 创建柱状图并添加误差线plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(categories,values,yerr=errors,capsize=5)plt.title('Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show()...
plt.scatter(x,y,s=300,c='r',marker='^',alpha=0.5,linewidths=7,edgecolors='g') 官网: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html...
plt.errorbar() matplotlib.pyplot.*errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, , data=None, kwargs) x, y: 定义数据位置的浮点数...
fig.add_subplot(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,...
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)) ...
plt.scatter(x=[1,2,3,4],y=[1,2,3,4])plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4],'o') 输出结果都是如下所示的散点图 简单的散点图,用plot方法绘制速度会更快,scatter方法则慢一点,所以只有当颜色和大小超过了一定数量时,才推荐使用scatter方法。
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: ...
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5]) # 只要左边和底部的边框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 图例设置(legend) 函数:ax.legend() 图例是对图形所展示的内容的解释,比如在一张图中画了三条线,那么这三...
ax = sns.scatterplot(data=plot_df, x="x", y="y", hue='VP', palette='Spectral', style="label", markers=['^', 'o'], s=100) ax.set(xlabel=None, ylabel=None) ax.set_aspect('equal', 'datalim') # sns.move_legend(ax, bbox_to_anchor=(1.01, 1.01), loc='upper left') ...