3,4,5])y=np.array([2,4,1,3,5])labels=['A','B','C','D','E']# 创建散点图并添加点标签plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords='offset
'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
箱线图,又称箱形图 (boxplot) 或盒式图,不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表,只是数据大小、占比、趋势等等的呈现,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量,因此,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异(需在箱线图中加入均值点),还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
散点图(Scatter plot) 图表样式 场景一:展示两个变量之间的关系 可以用来分析一个自变量与一个因变量之间的关联程度。例如,研究学生的学习时间与考试成绩之间的关系。 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) y = 2 * x +...
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。
第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数，它的使用方法和plt.plot类似：plt.scatter(x,...
常用的是 plt.plot(x, y, label=“线条标签”, color=“颜色”, linestyle="–", linewidth=5, alpha=0.6) 其中# linestyle=线条格式, linewidth=线粗, alpha=透明度, 在kwargs字典序里面还有很多好用的,建议通过源代码查询的方式了解更多 散点图的描绘:scatter() ...
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') ...
matplotlib.pyplot.scatter绘制散点图 概要 本博客总结了matplotlib常见的数据分析工具使用方法,包括画折线图,柱状图,直方图,散点图等。 matplotlib.pyplot.plot绘制折线图 #默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.show() 1. 2. 结果如下: 我们可以对轴上做一些设定: plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.ylabel('y')#y轴的标签 plt.xlabel('x')#x轴的标签 ...