# 左下(0.5,-0.5),# 右下(0,0.5),# 顶部(-0.5,-0.5),# 回到起点,闭合路径]plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y,marker=custom_marker,s=500)plt.title('Scatter Plot with Custom Marker Shape - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()...
散点图绘制常用函数 plt.scatter() 常用参数如下: x,y:代表着即将绘制的散点图的坐标,可以是1个数或者n维数组,但是shape要一样。 s:是一个实数或者是一个数组,这个是一个可选的参数。 c:表示的是颜色,默认为蓝色,可以是一个数或者一个n维数组。 marker:表示的是
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...
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=[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 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。
ScatterPlot WireframePlot SurfacePlot ContourPlot FilledContourPlot PolygonPlot BarPlot Text 写在篇后 写在篇前 matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用...
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) ...
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 ...
plt.plot(x, np.sin(x -0), color='blue')# 通过颜色名称指定 plt.plot(x, np.sin(x -1), color='g')# 通过颜色简写名称指定(rgbcmyk) plt.plot(x, np.sin(x -2), color='0.75')# 介于0-1之间的灰阶值 plt.plot(x, np.sin(x -3), color='#FFDD44')# 16进制的RRGGBB值 ...
3. 散点图 plt.scatter() 绘制一个随机散点图。 plt.figure(4);ax=plt.subplot(111,projection='polar');theta=np.pi*np.random.randn(100);r=abs(np.random.randn(100));size=100*np.random.randn(100);color=np.random.randint(0,100,100);ax.scatter(theta,r,c=color,s=size,cmap='viridis'...