在matplotlib中,散点图(scatter plot)的点大小可以通过scatter函数中的s参数来设置。下面我将详细解释如何使用s参数来调整散点图中点的大小,并提供代码示例进行佐证。 1. 确定matplotlib散点图函数 在matplotlib中,散点图是通过scatter函数来绘制的。这个函数位于matplotlib.pyplot模块中,通常我们会通过import matplotlib....
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'...
8. 根据类别调整散点大小 在某些情况下,我们可能希望根据数据点所属的类别来调整散点的大小。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.
matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=Non...
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() ...
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...
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...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 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() 在这个示例中,我们生成了10个随机数作为x和y坐标,并设置了一个大小...