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 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=..
以下是一个使用scatter()函数定制随机漫步样式,并重新绘制起点和终点的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置随机漫步的参数 num_steps = 100 step_size = 1 # 初始化起点坐标 x = 0 y = 0 # 初始化图形 plt.figure(figsize=(8, 8)) # 记录路径上的点 # path = [...
代码: 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] plt.scatter(x_range, y_range,...
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 s 点的直径数组,默认直径20...
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) ...
# 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 ...
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 ...
在Python的matplotlib库中,pyplot.scatter()是一个非常实用的函数,用于绘制散点图。散点图是一种常见的可视化数据的方式,用于展示两个变量之间的关系。首先,确保您已经安装了matplotlib库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: !pip install matplotlib 下面是一个简单的示例,演示如何使用pyplot.scatter()绘制散点图...
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 ...