参考:matplotlib scatter color by value 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)是一种常用的可视化方式。在数据分析和科学研究中,我们经常需要根据数据点的某个属性或值来设置散点图中点的颜色,以便更直观地展示数据的分布和特征。本文将详细介
plt.plot([1,2,3,4],[1,3,2,4],color='purple',linestyle='dashed')plt.title('Customized St...
#标准颜色名称plt.plot(x, np.sin(x-0), color='blue') #缩写颜色代码(rgbcmyk)plt.plot(x, np.sin(x-1), color='g') #范围在0~1的灰度值plt.plot(x, np.sin(x-2), color='0.75') #十六进制(RRGGBB, 00~FF)plt.plot(x, np.sin(x-3), color='#FFDD44') #RGB元组,范围在0~1plt...
origin设置数组的索引方向,aspect设置坐标轴纵横比,vmin和vmax设置显示的值范围,#alpha设置透明度,interpolation设置插值方法(默认为None)plt.imshow(data,cmap='viridis', origin='lower', aspect='auto',vmin=-0.8, vmax=0.8, alpha=0.7, interpolation='None')#plt.colorbar()绘制简单颜色条plt.color...
ax.plot(x,y)ax.scatter(x[-1],y[-1],s=200,lw=2,zorder=2)ax.set_title('Matplotlib Color Set exercise_01 \n',fontsize=20,color='black')ax.text(.85,-.1,'\nVisualization by DataCharm',transform=ax.transAxes,ha='center',va='center',fontsize=8.5,color='black')plt.savefig(r'E...
plt.plot(x, np.sin(x - 5), color='chartreuse'); # 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。 类似的,通过linestyle关键字参数可以指定线条的风格: plt.plot(x, x + 0, linestyle='solid') ...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。
plt.plot([1,2,3,4])#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 ...
color="b") # 设置当前图形的Titlesp1.plot(data, linewidth=0.5, color="b") # 以0.5线宽绘制蓝色的data图形# 绘制第二个图形(点)sp2 = figure.add_subplot(212)sp2.set_xlabel("x_label_dot")sp2.set_ylabel("y-label_dot")sp2.set_title("subtitle2",fontsize=10,color="r")forx,y inenumera...
在上面的例子可以看到plottable直接访问表格行列对象,因此我们可以通过设置这些对象的绘图属性来直接更改其绘图效果或文字效果,所支持更改的属性如下: 单元格属性 set_alpha:设置单元格的透明度。 set_color:设置单元格的颜色。 set_edgecolor:设置单元格边缘的颜色。 set_facecolor:设置单元格内部的颜色。 set_fill:设...