'Point D','Point E']# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 绘制散点图scatter=ax.scatter(x,y)# 为每个点添加带箭头的标签fori,labelinenumerate(labels):ax.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords
在调用scatter()函数绘制散点图时,使用c='颜色'来设置点的颜色,使用s='大小'来设置点的大小,并设置label用于图例展示。S7k免费资源网 第一次的散点图中,x轴上没有显示所有的年份刻度,最后一个点已经分布到了图形的右上角,所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴的刻度标签和范围。S7k免费资源网 使用x...
Matplotlib绘图|绘制散点|箭头标记|水平线 x轴的点通常通过np.arange实现。 plt.scatter用添加散点。 plt.annotate用于箭头标注,xy指定箭头位置,xytext指定文本位置。arrowprops用来设置箭头相关选项。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrompylabimportmpl# 设置显示中文字体mpl.rcParams["font.sans-serif"]...
第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数，它的使用方法和plt.plot类似：plt.scatter(x,...
6.Scatter 散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #创建一个figure plt.figure(num=4,figsize=(6, 5), dpi=200) n = 1024 #正态随机数,在这里,正负越靠近0的数出现的概率就越高 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) ...
('x', labelpad = 15)plt.ylabel('y', labelpad = 15)# 创建放大图ax_new = fig.add_axes([0.6, 0.6, 0.2, 0.2]) # 放大图的位置与放大图的比例比较plt.scatter(x, y, s = 1, c = c)# 保存图形,留好边距plt.savefig('zoom.png', dpi = 300, bbox_inches = 'tight', pad_inches ...
ax.plot(activity, cat, label="cat")ax.legend() plt.show() 2.散点图 散点图经常用来表示数据之间的关系,使用的是 plt 库中的scatter()方法,还是先看下scatter()的语法,来自官方文档: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None...
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar();# 显示颜色对比条 注意图表右边有一个颜色对比条(这里通过colormap()函数输出),图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法,散点的颜色和大小都能用来展示数据信息,...
[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6] # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 绘制散点 plt.scatter(x_3, y_3, label="March") plt.scatter(x_10, y_10, label="October") x = list(x_3) ...
.label:一个text label .visible:布尔值,控制Artist是否绘制 代码语言:javascript 复制 plt.figure().patch plt.axes().patch 属性调用方式 Artist对象的所有属性都通过相应的get_*和set_*函数进行读写。 例如下面的语句将alpha属性设置为当前值的一半: