x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)sizes=np.random.rand(50)*500# 随机生成大小plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(x,y,s=sizes,alpha=0.5,label='how2matplotlib.com')plt.title('Scatter Plot with Variable Dot Sizes')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()plt.s...
由于后续章节的一些数据分析结果要用它实现可视化,因此我们有必要用一个简短的例子,解释后面即将用到的所有matplotlib代码: 导入该库之后(导入为plt ) ,初始化figure对象(fig) ,添加axis对象(ax )。每条线是通过ax.plot()命令绘制到ax对象之中,每条线称为句柄(handle )。然后, matplotlib.pyplot录下面所有指令,并...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)# 创建散点图plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y)plt.title('Basic Scatter Plot - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show() Python Copy Output: 这个例...
plt.scatter和plt.plot的主要区别在于,plt.scatter可以针对每个点设置不同属性(大小、填充颜色、边缘颜色...
如把 下图的红点变小。通过设置markersize就可以啦。 plt.plot(a,'ro',markersize=1) 如果想要了解更多关于线性、显示的内容,可以查看帮助 help(plt.plot) Help on function plot in module matplotlib.pyplot: plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) ...
.plot(x, y, linestyle, linewidth, marker, markersize, color, alpha) (1) linestyle: 线的风格 (2) linewidth: 线的宽度。数值型 (3) marker: 关键点、标记点的形状 对比图案: marker-官网 (4) markersize: 标志点的大小。数值型。 (5) color: ...
plt.plot([1,2,3], [1,2,3]) plt.title('测试图') 但是,一般而言作图我们要求数字为Times New Roman,而文字为宋体等。我们可以保持默认字体样式,新建字体样式,在添加中文字体时调用新建的字体样式,其余的保持默认样式。新建字体样式代码如下: import matplotlib.pyplot as plt ...
markersize,简写为 ms:定义标记的大小。 markerfacecolor,简写为 mfc:定义标记内部的颜色。 markeredgecolor,简写为 mec:定义标记边框的颜色。设置标记大小:实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20) plt...
#设置点的大小,取0-10之间的数值,默认为1 plt.rcParams['lines.markersize']=3 3.2 调节字体显示为中文: plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 4.绘制基本图形 4.1绘制散点图 df.plot.scatter(x='col1',y='col2',marker='o',c='red',s=3,alpha=...