x=range(1,5)y=[1,4,9,16]plt.plot(x,y,marker='o',linestyle='--',color='b')# 蓝色虚线和圆形标记plt.title('Custom Line Style and Marker')plt.show()使用子图（Subplots）子图允许在一个图形窗口中创建多个小图表。这对于比较多组数据非常有用。fig,(ax1,ax2)=
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...
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=..
import matplotlib.pyplot as plt# 定义点的坐标x_values = [1, 2, 3, 4, 5]y_values = [2, 3, 5, 7, 11]# 使用单色填充绘制散点图plt.scatter(x_values, y_values, s=100, c='green', marker='o')# 添加图表标题和轴标签plt.title('Single Color Scatter Plot')plt.xlabel('X-axis')pl...
plt.scatter(x, y, marker='o');plt.scatter和plt.plot的主要区别在于，plt.scatter可以针对每个点...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,其中散点图(scatter plot)是一种常用的图表类型。在绘制散点图时,标记(marker)的样式对于数据的可视化效果至关重要。本文将全面介绍Matplotlib中散点图的标记样式,包括如何选择、自定义和应用不同的标记样式,以及如何通过标记样式来增强数据的可读性...
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: ...
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') ...
5. 使用scatter()函数添加标记点 除了plot()函数,scatter()函数也是添加标记点的常用方法,特别是当我们想要更灵活地控制每个点的属性时。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)colors=np.random.rand(50)sizes=1000*np.random.rand(50)plt.figure(figsize=(8...
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)) ...