# plt.plot(x,sin_y,'o')# 加一个参数'o'效果与scatter是一样的 # plt.plot(x,cos_y,'o')# 绘制散点图 plt.scatter(x,sin_y)plt.scatter(x,cos_y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 【示例】使用scatter画10中大小100中颜色的散点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
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 impor…
线型也可以在plot方法中直接设置。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax.plot(...,linestyle='--',...) matplotlib支持如下线型: 二:scatter 散点图,直接看代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmath fig=plt.figure()ax=fig.subplots()x=[0,2,4,6,8,10...
plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使...
plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使...
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图...
matplotlib.pyplot 的 scatter、plot 模块初涉 matplotlib.markers处理标记的函数;使用的标记物的功能 plot,scatter和 errorbar。 所有可能的标记都在这里定义: import matplotlib.pyplotas plt import numpyas np # x = np.floor(10*np.random.rand(6))...
plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用于设置图表属性的函数、用于添加文本和注释的函数、用于保存图...
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=..
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...