y,z)ax.set_title('3D Scatter Plot')ax.set_xlabel('X Axis')ax.set_ylabel('Y Axis')ax.set_zlabel('Z Axis')plt.show()在这个例子中，我们创建了一个包含随机数据的三维散点图。绘制三维曲面图三维曲面图适用于展示变量之间复杂的关系。以下是一个创建三维曲面图的示例。frommpl_to
plt.scatter(x=np.random.randn(10),y=np.random.randn(10),s=40*np.arange(10),c=np.random.randn(10)) 输出结果如下 x和y参数指定x轴和y轴坐标,s参数指定mark size, 即点的大小,c参数指定color,即颜色。scatter会根据数值自动进行映射,如果不指定大小和颜色,scatter和普通的plot方法绘制的效果一样,以...
x=np.random.rand(100)y=np.random.rand(100)colors=np.random.rand(100)plt.figure(figsize=(10,8))scatter=plt.scatter(x,y,c=colors,cmap='viridis')plt.colorbar(scatter)plt.title('Scatter Plot with Colormap - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show() Pyt...
matplotlib基础绘图命令之scatter 在matplotlib中,scatter方法用于绘制散点图,与plot方法不同之处在于,scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图,也就是我们常说的气泡图。基本用法如下 plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10...
plt.scatter(x, y, s=area1, marker='^', c=c) plt.scatter(x, y, s=area2, marker='o', c=c) 官网案例的写法,传入的是同一组数据 x,y。我们都看得出,差别在s参数传入了不同值 神秘的masked数据: area1 = np.ma.masked_where(r < r0, area) ...
categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i / float(len(categories) - 1)) for i in range(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') for ...
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: ...
# As many colors as there are unique midwest['category'] categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color f...
极坐标系中的点由一个夹角和一段相对于中心位置的距离来表示。其实在plot()函数里面本来就有一个polar的属性,让他为True就行了。下面绘制一个极坐标图像: 1. 1 import numpy as np 2. 2 import matplotlib.pyplot as plt 3. 3 4. 4 theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) ...
['category'] categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i / float(len(categories) - 1)) for i in range(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80, facecolor='w', ...