Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用
# 导入matplotlib和numpy模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 生成0-10之间的100个等差数列 x=np.linspace(0,10,100)sin_y=np.sin(x)cos_y=np.cos(x)# 绘制正弦余弦图 # 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...
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=..
在上面的示例中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并使用别名plt。然后,我们创建了两个列表x和y,用于存储散点图的x轴和y轴数据。接下来,我们调用plt.scatter()函数,将x和y作为参数传递给它,以绘制散点图。我们还使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置图表标题和坐标轴标签。最后,通过调用...
使用的时候,我们可以使用 import 导入 pyplot 库,并设置一个别名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 ...
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='...
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。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np #显示中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x_range=[1,2,2.3,1.8,4] y_range=[2,2.1,3,1.3,3] ...
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) MarkerStyle 示例 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Fixing random state for repr...
1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下: 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下: #导入必要的模块 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) ...