3,4,5])y=np.array([2,4,1,3,5])labels=['A','B','C','D','E']# 创建散点图并添加点标签plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords='offset
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,4,1,3,5])# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 绘制散点图ax.scatter(x,y)# 设置标题和轴标签ax.set_title('Basic Scatter Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set...
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 +...
当调用ax.legend()时,每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。像ax.scatter()和ax.plot()这样的绘图函数将label作为参数,默认情况下,这是创建图例时使用的标签。 如果子图包含多个轴,例如当调用ax.twinx()时,需要在绘制图例之前收集对艺术家的引用并将它们组合起来,以避免在...
plt.scatter(age, rating) # 添加描述信息 plt.title('运动员年龄与评分散点图') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('评分') plt.show() 3. 绘制直方图 利用直方图查看运动员的年龄(Age)分布 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
plt.plot(x[i], y[i], marker=marker, markersize=12, label=f"Point{i+1}") plt.legend() plt.title("不同点的标记样式") plt.show() 为数据点添加标签 在许多情况下,标记数据点本身并不足够,还需要为数据点添加文本标签。 1. 使用annotate添加标签 ...
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,...
plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.show() 1. 2. 结果如下: 我们可以对轴上做一些设定: plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.ylabel('y')#y轴的标签 plt.xlabel('x')#x轴的标签 ...
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, marker='o', alpha=0.5, linewidths=2, edgecolors='w', label='Data Points') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') ...
常用的是 plt.plot(x, y, label=“线条标签”, color=“颜色”, linestyle="–", linewidth=5, alpha=0.6) 其中# linestyle=线条格式, linewidth=线粗, alpha=透明度, 在kwargs字典序里面还有很多好用的,建议通过源代码查询的方式了解更多 散点图的描绘:scatter() ...