import matplotlib.pyplot as plt # Data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # Create a scatter chart plt.scatter(x, y) # Add labels and title plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.title("Basic Scatte
plt.scatter(x_axis1, y_axis1, color='darkblue', marker='x', label="item 1") plt.scatter(x_axis2, y_axis2, color='darkred', marker='x', label="item 2") We call thescatterfunction for each of the sets. Matplotlib line chart Aline chartis a type of chart which displays informa...
1].scatter([1,2,3,4],[1,4,9,16])plt.tight_layout()plt.show()利用Matplotlib API进行扩展M...
2. 散点图(Scatter Plot) 用于显示两个变量之间的关系和分布 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("散点图示例") plt.xlabel(...
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ...
散点图的绘制使用的是scatter()方法,传入的参数也是两个列表,分别为x,y坐标轴的值使用散点图可以显示若干数列序列中各数值之间是否存在相关性. 二.散点图绘图步骤及案例解析 1.导入模块 from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib 2.设置散点图所有字符的字体样式 ...
scatter(x[i],y[i],s=80,color=year_color[i],zorder=2) #绘制小横线:原理同上 line = inset_axes(ax,width=5.3, height=.4,loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.015, 0.15, 1, 1), bbox_transform=ax.transAxes, borderpad=0) line.plot([.1,.7],[.1,.1],color='#45627C',lw=...
# 示例数据 x = [1, 2, 3, 4]y = [1, 4, 9, 16]# 绘制图表 plt.plot(x, y)plt.show()进阶图表类型 除了基础的线图之外，Matplotlib还支持多种图表类型，以适应不同数据可视化需求：- 条形图 (`plt.bar()`)- 柱状图 (`plt.barh()`)- 散点图 (`plt.scatter()`)- 饼图 (`plt.pie()`...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y, color='blue', alpha=0.5) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('Scatter Plot of Random Data') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis...
Python调用Matplotlib绘制散点图有两种方法，一种是调用scatter()函数实现，另一种方法是调用plot()函数实现，这里主要讲述scatter()函数绘制散点图的方法。从给出的一堆随机点（包含x、y坐标）中调用scatter()绘制散点图，代码如下。# -*- coding: utf-8 -*- #By:Eastmount CSDNimport numpy as npimport ...