'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='offset points',fontsize
6))plt.scatter(x,y)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords='offset points')plt.title('Scatter Plot with Labels for
plt.scatter(x0, y0, s=50, color='b') # 标注点 plt.plot([x0, x0], [0, y0], 'k--', lw=2.5) # k表示线的颜色是黑色,lw表示线宽 --标注虚线 # method 1 plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30), textcoords='offset points',...
points, = ax.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='blue')defon_hover(event):ifevent.inaxes == ax:fori, (px, py)inenumerate(zip(x, y)):ifabs(event.xdata - px) <0.2andabs(event.ydata - py) <2: plt.annotate(f"({px},{py})", (px, py), textcoords="offset po...
这几个参数我们根据名字大概就猜得出来,有些刚才介绍title的时候讲过了,效果是一样的,只不过放置的位置不同而已。 除了这些之外还有像是设置图例当中先放缩略图还是先放文字的markerfirst,设置散点图中散点数量的scatterpoints。以及一些关于间距文本长度的设置,这些都不是非常常用,就不一一赘述了。
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') ...
plt.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1) # 为了保留之前的l1这个legend,所以必须要通过plt.gca()获得当前的axes,然后将l1作为单独的artist plt.gca().add_artist(l1); 4 刻度(tick) 修改tick fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_...
除了这些之外还有像是设置图例当中先放缩略图还是先放文字的markerfirst,设置散点图中散点数量的scatterpoints。以及一些关于间距文本长度的设置,这些都不是非常常用,就不一一赘述了。 今天的文章到这里就结束了,如果喜欢本文的话,请来一波三连,给我一点支持吧。(关注、转发、点赞)。 - END - 原文链接,求个关注...
plt.scatter(x1,x2 #横坐标,纵坐标 ,s=50 #数据点的尺寸大小 ,c="red" #数据点的颜色 ,label = "Red Points" ) #装饰图形 plt.legend() #显示图例 plt.show() #让图形显示 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
plt.plot([2002.5,2021.5],[0,0],color="black",linewidth=1.0,clip_on=False)X=np.arange(2003,2022)Y=np.zeros(len(X))plt.scatter(X,Y,s=100,# 散点大小 linewidth=1.0,# 散点线宽 zorder=10,# 见注解 clip_on=False,# 是否设置两个线相交时的剪辑 ...