# 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('
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...
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
x,y:形如shape(n,)的数组 s:点的大小,默认20 c:点的取色序列,默认蓝色 marker:点的形状,默认是圆(具体的点的形状可以在matplotlib的官网中搜索markers查看。) alpha:点的透明度 edgecolors:边缘颜色 plt.scatter(x,y,c='rykgm',s=100,marker='>') plt.show() plt.scatter(x,y,alpha=0.5) plt.show...
shape) # 绘制结果 plt.imshow(Z, origin='lower', aspect='auto', extent=[x.min() - 0.5, x.max() + 0.5, y.min() - 0.5, y.max() + 0.5], cmap='viridis') cb = plt.colorbar() cb.set_label("Density") plt.scatter(x, y, c='r', marker='x') plt.title('2D KDE') plt...
其实,散点图就是反映两个变量间的相关关系。通过上次折线图中plot()函数的演示,我们可以发现只要将折线图中的linestyle设置为合适的属性,也可以画出散点图。但是这次,将要讲解演示的是scatter函数。 0x01scatter函数介绍 matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,...
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)) ...
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.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'...