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...
1 Plot Types 基础图表：折线图、散点图、柱状图、饼图 高级图表：等高线图、热力图、3D 曲面图 统计图表：箱线图、直方图、误差棒图 Basic: Line plots, scatter plots, bar charts, pie charts Advanced: Contour plots, heatmaps, 3D surface plots Statistical: Box plots, histograms, error bars 2...
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...
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...
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)) ...
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。
scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 import matplotlib.pyplot as plt #x,y,大小,颜色 plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6,8],[10,20,30,400],['r', 'b','y','k']) ...
(default), marker is to left of the labelnumpointsthe number of points in the legend for linescatterpointshe number of points in the legend for scatter plotscatteroffsetsa list of yoffsets for scatter symbols in legendframeonIf True, draw the legend on a patch (frame)shadowIf True, draw...
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....
plt.plot(x, np.sin(x - 5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。 类似的,通过linestyle关键字参数可以指定线条的风格: plt.plot(x, x + 0, linestyle='solid') ...