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函数本身的用法比较简单,难点在于其图例的处理上。
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...
第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数,它的使用方法和plt.plot类似: plt.scatter(x, y, marker='o'); plt.scatter和plt.plot的主要区别在于,plt.scatter可以针对每个点设置不同属性(大小、填充颜色、边缘颜色等),还可以通过数据集合对这些...
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...
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: ...
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) ...
[0.6, 0.6, 0.2, 0.2]) # 放大图的位置与放大图的比例比较plt.scatter(x, y, s = 1, c = c)# 保存图形,留好边距plt.savefig('zoom.png', dpi = 300, bbox_inches = 'tight', pad_inches = .1)如果你需要代码的解释,可以访问此链接:https://medium.com/datadriveninvestor/data-visualization-...
0x02 plt.scatter() 用于画散点图。 其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: 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 ...
线图:plot() 散点图:scatter() 条形图:bar() 箱线图:barplot() 饼图:pie() 直方图和密度图:hist() 多图合并显示:subplot()和subplots() 随机矩阵画图:imshow() 图表动态刷新:ion()和ioff() 1. 导入相关包 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。
我试图将世界各国的GDP-per-capita与每个国家的GDP-per-capita死亡总数进行比较。每次我试图将其转换为散点图时,它显示的图与使用plt.plot()命令显示的图相同。这是我的代码: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') ...