参考:matplotlib scatter color by value Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,其中散点图(scatter plot)是一种常用的可视化方式。在数据分析和科学研究中,我们经常需要根据数据点的某个属性或值来设置散点图中点的颜色,以便更直观地展示数据的分布和特征。本文将详细介绍如何使用Matplo...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.scatter(x=[1,2,3,4],y=[1,2,...
matplotlib基础绘图命令之scatter 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...
8))scatter=plt.scatter(x,y,c=colors,cmap='viridis')plt.colorbar(scatter)plt.title('Scatter Plot with Colormap - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
(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 = ...
ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r'] ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s') #设置图标 plt.legend('x1') ...
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: 代码语言:javascript 复制 plt.plot(x, x + 0, linestyle='solid') ...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 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。
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-...