Matplotlib标签数据点 参考:label data points matplotlib 在数据可视化中,标签数据点是一种常用的技巧,可以在图表中为特定数据点添加标签,方便用户更好地理解图表内容。在matplotlib库中,我们可以通过一些简单的方法来实现标签数据点的功能。 在散点图中标签数据点 在散点图中标签数据点是一种常见的操作,可以让我们清...
points, = ax.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='blue')defon_hover(event):ifevent.inaxes == ax:fori, (px, py)inenumerate(zip(x, y)):ifabs(event.xdata - px) <0.2andabs(event.ydata - py) <2: plt.annotate(f"({px},{py})", (px, py), textcoords="offset po...
=[2,4,6,8,10]plt.scatter(x,y,label='data points')legend=plt.legend(loc='upper right',bbox_to_anchor=(1.2,1))legend.get_frame().set_linewidth(2)legend.get_frame().set_edgecolor('black')plt.show() Python Copy Output: 在上面的示例代码中,我们使用legend.get_frame().set_linewidth(2...
# 示例数据x = [1,2,3,4,5] y = [2,4,6,8,10]# 创建散点图scatter = plt.scatter(x, y, label='Data Points')# 为每个数据点添加标签foriinrange(len(x)): plt.text(x[i], y[i],f"({x[i]},{y[i]})", fontsize=9, color='blue', backgroundcolor='white')# 添加图例plt.l...
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', label='Data Points') 这将绘制一条红色虚线,带有圆形标记的线条。 Seaborn的高级绘图功能 Seaborn提供了一些高级绘图功能,如Pair Plots、Heatmaps等,可以更全面地了解数据之间的关系。
plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='o',label='Data Points') 这将绘制一条红色虚线,带有圆形标记的线条。 Seaborn的高级绘图功能 Seaborn提供了一些高级绘图功能,如Pair Plots、Heatmaps等,可以更全面地了解数据之间的关系。 代码语言:javascript ...
(111, projection='3d') # 绘制散点图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 4, 5, 6] z = [3, 4, 5, 6, 7] ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o', label='Data Points') # 创建图例对象 legend = ax.legend(loc='upper right') # 显示图例 legend.set_visible(True)...
plt.scatter(x, y, s=100, c='red', alpha=0.5, marker='o', label='Data Points') # 添加颜色条 # plt.colorbar(label='Color Mapping') # 添加标题和标签 plt.title("Simple Scatter Plot") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") #如果要同时显示和保存图表,应该先执行savefig函数,再...
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') ...
ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 移动y轴的位置,0对应x轴的值 for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels(): label.set_fontsize(12) label.set_bbox(dict(facecolor='red', edgecolor='None', alpha=0.7)) # alpha是透明度 ...