如果使用默认格式(例一),直接输入:plt.scatter(x,y)即可 但有些时候,我们希望调节图形的颜色等参数,scatter提供这样的功能。 这里介绍4个最常用的scatter参数,它们是: S:shape大小。如,s=20,指点的大小为20 C:color 颜色。如,c='b' 为 blue 蓝色 Marker:样式 。如,Marker='o'指圆 Alpha:透明度。0-1之...
# 左下(0.5,-0.5),# 右下(0,0.5),# 顶部(-0.5,-0.5),# 回到起点,闭合路径]plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y,marker=custom_marker,s=500)plt.title('Scatter Plot with Custom Marker Shape - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()...
matplotlib中plt.scatter()参数详解 scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:输入数据,array_like,shape(n,) s:点的大小 标量或array_like,sh...
scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:输入数据,array_like,shape(n,) s:点的大小 标量或array_like,shape(n,),可选 大小以点数^2。默...
ax.scatter(data[i,0], data[i,1], marker=icons[i], s=3000) plt.show()绘制的图像如下：...
scatter(x1_samples[:,0], x1_samples[:, 1], marker='x', color = 'blue', alpha=0.7, label = 'x1 samples') plt.scatter(x2_samples[:,0], x1_samples[:,1], marker='o', color ='green', alpha=0.7, label = 'x2 samples') plt.scatter(x3_samples[:,0], x1_samples[:,1], ...
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None) x,y 形如shape(n,)的数组,可选值 s 代表点的大小 c 代表点的填充颜色,点的颜色或颜色序列,默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c =...
plt.scatter(x,y,marker='d',c="rbgy") 设置不同的散点颜色 绘制条形图 countplot(data:数据集, x:x坐标轴, color:条形图颜色, order:排序) color_palette():返回一个RGB元组列表 test = pd.read_csv('pokemon.csv') print(test.shape)
以下plt代表matplotlib.pyplot,p3d代表mpl_toolkits.mplot3d,如果对mpl_toolkits.mplot3d不熟悉可以稍微看一下我的另一篇文章mpl_toolkits.mplot3d工具包。 基础 二维散点图的函数原型: matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidth...
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, y, marker='o'); plt.scatter和plt.plot的主要区别在于,plt.scatter可以针对每个点设置不同属性(大小、填充颜色、边缘颜色等),还可以通过数据集合对这些属性进行设置。