importmatplotlib.pyplotasplt# 数据x=[1,2,3,4,5]y=[10,15,13,18,16]labels=['A','B','C','D','E']values=[20,30,40,50,60]plt.scatter(x,y,label='Data points',c=values,cmap='coolwarm',alpha=0.8)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),alpha=0.8)plt...
importmatplotlib.pyplotasplt# 设置数据x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,10]plt.plot(x,y,linestyle='--',color='gray',label='Line - how2matplotlib.com')# 绘制线plt.scatter([x[2]],[y[2]],color='red',s=100,label='Highlight Point (3,5) - how2matplotlib.com')# 突出显示中间点plt...
# 或者针对特定文本 plt.xlabel('X Axis Label', fontsize=14, fontweight='bold')4. 添加图例、标题及注释 适当的图例、标题和注释能够帮助读者更好地理解图表内容：plt.title('Sample Plot Title', fontsize=18, color='navy')plt.legend(['Data Series A'], loc='upper left', fontsize=12)plt....
plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='业绩趋势走向') 2.线条颜色 (1)线条颜色命名方式 有三种表示颜色的方式: 用全名 ,如blue 16进制 ,如FF00FF (r, g, b) 或 (r, g, b, a),如(1,0,1,1) ,其中 r g b a 取均为[0, 1]之间,[0, 1]之间的浮点数的字符串形式,表示灰度值。0表...
# 第一种方式plt.figure(figsize=(6, 4))x = np.linspace(0, 2*np.pi)plt.plot(x, np.sin(x), label="sin")plt.plot(x, np.cos(x), label="cos")# 图例plt.legend()<matplotlib.legend.Legend at 0x2b222b11450> # 第二种方式plt.figure(figsize=(6, 4))x = np.linspace(0, 2*np....
# Annotate the point xy with text with the "arrowstyle" ax.annotate("maximum",xy=(np.pi/2,1.0),xycoords="data", xytext=((np.pi/2)+0.15,0.8),textcoords="data", arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="r")) ...
full(100, -0.049283), linestyle='--', color='g', label='中位数') plt.legend() plt.show(); 画一个填充好颜色的形状 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mptaches %matplotlib inline xy1=np....
matplotlib.axes.Axes.get_xaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax.transData, ax.transAxes)。x坐标为data坐标系,y坐标为Axes坐标系。常用于绘制x轴的label、tick、gridline。 matplotlib.axes.Axes.get_yaxis_transform():等价于matplotlib.transforms.blended_transform_factory(ax...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据np.random.seed(42)x=np.random.rand(10)y=np.random.rand(10)labels=[f'Point{i+1}'foriinrange(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])...
参考:matplotlib scatter label each point 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)是一种常用的图表类型。在某些情况下,我们可能需要为散点图中的每个数据点添加标签,以提供更详细的信息或更好地识别特定的数据点。本文将详细介绍如何使用Matplotlib为散点图中...