y,z)ax.set_title('3D Scatter Plot')ax.set_xlabel('X Axis')ax.set_ylabel('Y Axis')ax.se...
案例链接:https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/scatter_masked.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-scatter-masked-py importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 固定随机数种子,便于复现np.random.seed(19680801)# 生成随机数据N=100r0=0.6x=0.9*np.random.rand(N)y=0.9*np.r...
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=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...
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: ...
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...
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。
3 绘制散点图（使用scatter）。plt.scatter(y[:,0],y[:,1],marker='o')替代了上面的plt.plot(y[:,0],y[:,1],'ro')，则绘图效果类似，其中marker='o'表示圆标记；如果再加上参数c='r'，修改颜色后，完全等价于上图；如图所示 4 绘制散点图（色彩...
在Matplotlib中,我们可以使用plot()函数来绘制线图,并通过其参数来添加标记点。最简单的方法是在plot()函数中使用marker参数。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,10)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot(x,y,marker='o',label='how2matplotlib.com')plt.title('...
3.1用plot画散点图 x = np.linspace(0,10,55) plt.plot(x,np.sin(x-0),'o',label='o',markerfacecolor='r',markersize=5,markeredgecolor='gray',markeredgewidth=2) plt.legend(numpoints=3,loc='right') # 改变numpoints看看变化就知道其作用 ...