1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表示"Get
散点图(Scatter plot) 图表样式 场景一:展示两个变量之间的关系 可以用来分析一个自变量与一个因变量之间的关联程度。例如,研究学生的学习时间与考试成绩之间的关系。 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) y = 2 * x +...
散点图使用plt.scatter()函数来创建,该函数需要两个参数:x轴和y轴的数据。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成随机数据np.random.seed(42)x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)# 创建散点图plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(x,y)plt.title('Basic Scatter Plot - how2matplot...
6))plt.scatter(x,y,s=sizes)plt.title('Scatter Plot with Controlled Size Range - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
3.seaborn.scatterplot 参考 github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 公众号:数学建模与人工智能 三、Matplotlib Figure的组成 Figure顶层级:整个图表的容器,可以包含一个或多个 Axes 对象。功能:设置图表的整体属性,如大小、分辨率、背景颜色等。方法:如 add_subplot、add_axes 用于添加子图,savefig ...
plt.title('cjavapy Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 3、柱状图(Bar Plot) 绘制柱状图(Bar Plot)是一种常见的方式来可视化数据。柱状图适合展示不同类别间的比较。使用plt.bar()函数是用于创建条形图的常用...
star2、scatter plot【散点图】 star3、bar plot【条形图】 star4、imshow plot【格子图】5、contour plot【等高线图】6、quiver plot【箭头】 star7、pie plot【饼图】 star8、text plot【添加文本】9、fill_between plot【曲线填充图】10、step plot【阶梯图】 ...
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图...
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 的 scatter、plot 模块初涉 matplotlib.markers处理标记的函数;使用的标记物的功能 plot,scatter和 errorbar。 所有可能的标记都在这里定义: import matplotlib.pyplotas plt import numpyas np # x = np.floor(10*np.random.rand(6))...