scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 importmatplotlib.pyplot as plt#x,y,大小,颜色plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6,8],[10,20,30,400],['r','b','y','k']) plt.scatter([1,2,3,4]
scatter([],[],c=color,s=100,label=La) La+=1 plt.legend(frameon=False) plt.show() 同时显示多个图例 有的时候,由于排版问题,我们可能需要在同一张图像上显示多个图例.但是用Matplotlib来解决这个问题其实并不容易,因为标准的legend接口只支持为一张图像创建一个图例.如果我们使用legend接口再创建第二个,...
y,z,color='g',label='Green Points')ax.legend(loc='upper left',title="Legend")ax.set_title("3D Scatter Plot with Custom Legend Position - how2matplotlib.com")plt.show()
p.plot(x, y, color='red') # 线条颜色 p.scatter(x, y, color='blue') # 散点颜色 p.plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点,红色线条,'-'表示线条 在上面的例子中,’b’代表蓝色,’o’代表圆点,’-‘表示线条。还有其他颜色代码可以参考Matplotlib官方文档。 标题你可以使用’title’参数添加标题。例如...
0x02 plt.scatter() 用于画散点图。 其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 import matplotlib.pyplot as plt ...
plt.plot(x, y2, label='cos(x)') plt.plot(x, y3, label='tan(x)') plt.scatter([5], [5], label='(5,5)') # 设置图例的位置、大小和样式 plt.legend(loc='upper right', fontsize=14, frameon=False) # 显示图形 plt.show() 在上述示例代码中,我们首先生成了一些数据,并绘制了三条曲...
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.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1) # Add l1 as a separate artist to the axes plt.gca().add_artist(l1) import matplotlib.pyplot as plt line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3,2,1...
当在单个子图中有多条线、多组标记等时,它们尤其有用。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。
参考:How to add a legend to a scatter plot in Matplotlib Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了强大而灵活的工具来创建各种类型的图表。在数据可视化中,散点图是一种常用的图表类型,用于展示两个变量之间的关系。而图例则是帮助读者理解图表内容的重要元素。本文将详细介绍如何在Matplotlib中为散...