**kwargs: 其他关键字参数,如 edgecolors (边缘颜色)等。 绘制单个点并设置样式: 当我们想要绘制单个点并设置其样式时,可以传递具体的参数值给 scatter() 函数。以下是一个简单的示例: import matplotlib.pyplot as plt # 绘制单个点,坐标为(1, 2),点大小为100,颜色为红色,形状为'o' plt.scatter(1, 2,...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 功能:函数方式绘制散点图。 返回:paths : PathCollection 参数详解: x, y : array_like, shape ...
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...
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 = [...
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=..
pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) 这将创建一个10x6英寸的图像。 颜色你可以使用各种参数设置线条颜色、标记颜色等。例如: p.plot(x, y, color='red') # 线条颜色 p.scatter(x, y, color='blue') # 散点颜色 p.plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点,红色线条,'-'表示线条 在上面的例子...
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')plt.xlabel('X-axis...
matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None) scatter() 方法接受以下参数: x_axis_data- 包含 x 轴数据的数组 y_axis_data- 包含 y 轴数据的数组 ...
上述的可视化效果都比较简单,通过matplotlib.pyplot就可以搞定了,对于图例的组合,需要借助axes来实现,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,ax=plt.subplots()scatter=ax.scatter(x=np.random.randn(10),y=np.random.randn(10),s=40*np.arange(10),c=np.random.choice(np.arange(...