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,以下两种写法的可视化的效果是等价的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.scatter(x=[1,2,3,4],y=[1,2,3,4])plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4],'o') 输出结果都是如下所示的散点图...
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: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配...
plt.scatter(x,y,s=300,c='r',marker='^',alpha=0.5,linewidths=7,edgecolors='g') 官网: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html...
简单的散点图,用plot方法绘制速度会更快,scatter方法则慢一点,所以只有当颜色和大小超过了一定数量时,才推荐使用scatter方法。 scatter函数本身的用法比较简单,难点在于其图例的处理上。scatter函数的返回值为一个PathCollections对象,通过其legend_elements方法,可以获得绘制图例所需的信息,常见的几种图例绘制方法如下 1...
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) ...
(2,2,1) # 两行两列,第一单元格sub1.plot(theta, y, color = 'green')sub1.set_xlim(1, 2)sub1.set_ylim(0.2, .5)sub1.set_ylabel('y', labelpad = 15)# 创建第二个轴,即左上角的橙色轴sub2 = fig.add_subplot(2,2,2) # 两行两列,第二个单元格sub2.plot(theta, y, color = ...
Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
plt.plot(x,y) plt.show() 3.散点图 函数功能:散点图,寻找变量之间的关系 调用方法:plt.scatter(x, y, s, c, marker,cmap, norm, alpha, linewidths, edgecolorsl) 参数说明: x:x轴数据 y: y轴数据 s: 散点大小 c: 散点颜色 marker: 散点图形状 ...
Matplotlib scatterplot animation 我正在尝试在matplotlib中绘制动画散点图。 到目前为止,我编写的代码是: import math import sympy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as ani def convert_to_polar_coordinates(num):...
plot_df = pd.DataFrame(data={"x":embedding[:,0], "y": embedding[:,1], "color":col, "marker": m }) plt.style.use("seaborn") plt.figure() ### Plot ### ax= sns.scatterplot(data=plot_df, x="x",y="y",style= "marker" , c= col, cmap='Spectral', s=5 ) ax....