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.
1. Matplotlib散点图基础 在开始探讨如何自定义点的大小和样式之前,我们先来了解一下Matplotlib散点图的基础知识。scatter函数是创建散点图的主要方法,它允许我们绘制一系列点,每个点的位置由其x和y坐标决定。 以下是一个基本的散点图示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.random.ra...
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=..
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...
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...
为所有点设置相同的标记大小 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4...
散点图可以为后期精确的图标进行辅助 绘制散点图步骤 导入matplotlib.pyplot模块 准备数据,可以使用numpy/pandas整理数据 调用pyplot.scatter()绘制散点图 案例展示 本次案例我们将分析某产品不同定价销售额分布情况 案例需要准备两组数据x和y轴,其中x,y轴的数据量要保持一致 ...
经过优化,一张基本功能完整,信息完整的散点图就完成了。 三、matplotlib散点图区分点的颜色和大小 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpyears=[2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019]turnovers=[0.5,9.36,52,191,350,571,912,1027,1682,2135,2684]plt.figure(figsize=(10,15),dpi=...
散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由...