数据类型:pcolormesh 通常用于处理二维数组(矩阵)数据,而 scatter 用于处理成对的 x-y 数据点。 颜色使用:两者都使用颜色来表示数据,但 pcolormesh 通常使用颜色映射来表示数据值,而 scatter 可以使用颜色来表示点的属性(如类别或大小)。 可视化类型:pcolormesh 绘制的是四边形网格,而 scatter 绘制的是散点。 性能...
要使用scatter()函数绘制一系列点,你需要提供两个列表:x_value列表和y_value列表,分别包含每个点的x和y坐标。 import matplotlib.pyplot as plt # 定义点的坐标列表 x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制散点图 plt.scatter(x_values, y_values, s=100, c='...
Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) 属性参数意义 坐标 x,y 输入点列的数组,长度都是size 点大小...
import numpyasnp import matplotlib.pyplotasplt #产生测试数据 x= np.arange(1,10) y=x fig=plt.figure() ax1= fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,y,c='r',marker ='o...
plt.scatter(x, y) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并创建了两个列表x和y,它们包含了我们想要在散点图中表示的数据。然后,我们使用plt.scatter函数绘制散点图,其中x和y参数分别表示散点的横坐标和纵坐标。最后,我们使用plt.show函数显示图表。二、调整散点图外观默认...
plt.scatter(age, rating) # 添加描述信息 plt.title('运动员年龄与评分散点图') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('评分') plt.show() 3. 绘制直方图 利用直方图查看运动员的年龄(Age)分布 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
importmatplotlib.pyplotasplt 这样我们就可以使用plt来引用 Pyplot 包的方法。 以下是一些常用的 pyplot 函数: 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 ...
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=..
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个数据集,X有两个特征,y={-1,1} X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=2, random_state=6) y[y == 0] = -1 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap=plt.cm.Paired) ...
Matplotlib从入门到放弃（入门一：scatter()函数）函数scatter()用于寻找变量之间的关系，下图代码运行结果如下：下列代码已注释。# 引入快速绘图模块import matplotlib.pyplot as plt# 引入科学计算包import numpy as np# 生成线性等分向量，取样1000个x = np.linspace(0.05,10, 1000)# 创建一个随机数组，取1000个...