(100) - 1 # 创建散点图,不同组用不同颜色和标记 plt.scatter(group1_x, group1_y, c='blue', label='Group 1') plt.scatter(group2_x, group2_y, c='red', label='Group 2') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Comparison of data distributions
y)plt.title('Simple Scatter Plot')plt.xlabel('X Axis Label')plt.ylabel('Y Axis Label')plt....
'Point D','Point E']# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 绘制散点图scatter=ax.scatter(x,y)# 为每个点添加带箭头的标签fori,labelinenumerate(labels):ax.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords
patch.set(facecolor=color) # 设置箱子两端线的属性 for whisker in box_plot['whiskers']: whisker.set(color='purple', linewidth=2) # 设置顶端和末端线条的属性 for cap in box_plot['caps']: cap.set(color='g', linewidth=3) # 设置中位数的属性 for median in box_plot['medians']: median...
(10)]# 创建散点图并添加标签plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(x,y)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords='offset points')plt.title('Scatter Plot with Labels for All Points - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel(...
当在单个子图中有多条线、多组标记等时,它们尤其有用。当调用ax.legend()时,每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。像ax.scatter()和ax.plot()这样的绘图函数将label作为参数,默认情况下,这是创建图例时使用的标签。
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, marker='o', alpha=0.5, linewidths=2, edgecolors='w', label='Data Points') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') ...
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(-3, 3, 50) 5 y1 = 2 * x + 1 6 7 #figure 1 8 plt.figure() 9 plt.plot(x, y1,
ax.scatter(y_data, y) ax.title.set_text('汽车速度与制动距离的关系') ax.set_xlabel('汽车速度') ax.set_ylabel('制动距离') plt.grid(b=True,linewidth=0.3) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.
plt.plot和scatter可以等效使用，注意参数的不同意义即可 hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, hold=None, ...