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=..
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='...
ax1.scatter(x,y,c='r',marker ='o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s中一个大小,其他如c,等用法一样,如下: (1)、不同大小 #导入必要的模块 import numpyasnp import matplotlib.pypl...
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 = [...
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) 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...
使用scatter()函数可以在3D坐标系中添加散点。这个函数主要接受x, y, z三个坐标值作为输入。 示例代码 3:添加散点 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')x=np.random.standard_normal(100)y=np....
scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用于设置图表属性的函数、用于添加文本和注释的函数、用于保存图表到文件的函数等等。
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...
importmatplotlib.pyplotasplt x =[1,2,3,4,5]y =[2,3,5,7,11]sizes=[20,60,120,180,240]fig,ax=plt.subplots()ax.scatter(x,y,s=sizes)plt.show() Python Copy Output: 4. 边缘颜色和线宽 有时候,为了让散点图中的点更加突出,我们可以给点添加边缘颜色和调整线宽。