1. Matplotlib散点图基础 在开始探讨如何自定义点的大小和样式之前,我们先来了解一下Matplotlib散点图的基础知识。scatter函数是创建散点图的主要方法,它允许我们绘制一系列点,每个点的位置由其x和y坐标决定。 以下是一个基本的散点图示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.random.ra...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.random.rand(10) y = np.random.rand(10) # 设置点的大小 s = np.array([50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500]) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y, s=s) # 显示图形 plt.show() ...
2. 设置固定散点大小 如果你想要改变所有散点的大小,可以使用s参数来设置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y,s=100)# 设置散点大小为100plt.title('Scatter Plot with Fixed Size - how2matplotlib.com'...
设置点的大小: 可以使用scatter函数来绘制散点图,并通过s参数设置点的大小。该参数接受一个标量或一个与数据点数量相同的数组,用于指定每个点的大小。例如,设置点的大小为50: 综合起来,以下是一个完整的示例代码,展示如何调整matplotlib散点图的大小: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例...
图1-2 基本的散点图 散点图主要演示两个变量的相关性:正相关、负相关、不相关。示例:显示y=2x+1的图形 Matplotlib中最基础的模块是Pyplot, 下面从最简单的线图开始讲解。例如,有一组数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x,因变量...
%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('seaborn-whitegrid')importnumpyasnp 使用 ...
使用Matplotlib 的 scatter() 函数绘制散点图。具体来说,我们将使用 scatter() 函数三次,分别绘制语文分数与数学分数、语文分数与英语分数以及数学分数与英语分数之间的关系。代码如下: import matplotlib.pyplot as plt # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() ...
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=..
散点图常用参数总结 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', alpha=None) x,y:表示的是shape大小为(n,)的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。 s:表示的是大小,是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组,可选,默认20。