在这个例子中,我们首先生成了一些随机数据作为点的坐标和大小。然后,我们创建了一个颜色值列表colors,并选择了一个colormap('viridis')。我们将这些数据传递给scatter()函数,并设置了透明度alpha为0.5,以便更清楚地展示颜色的变化。 为了更好地理解colormap在散点图中的应用,我鼓励读者尝试以下练习: 尝试使用不同的c...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个包含正负值的数据集x=np.linspace(-5,5,100)y=x**3# 使用 'RdBu' 发散色彩映射表plt.scatter(x,y,c=y,cmap='RdBu')plt.colorbar(label='y = x^3')plt.title('How2matplotlib.com: Diverging Colormap Example (RdBu)')plt.axhline(y=0,col...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(-5,5,100)y=x# 使用 coolwarm 色彩映射plt.scatter(x,y,c=y,cmap='coolwarm')plt.colorbar(label='how2matplotlib.com')plt.title('Coolwarm Colormap Example')plt.axhline(y=0,color='k',linestyle='--')plt.axvline(x=0,colo...
文件名为'scatter_plot.png'，分辨率为300dpi plt.savefig('scatter_plot.png', dpi=300) # 显示绘...
1: mpl-scatter-density 安装 pip install mpl-scatter-density 示例代码 import mpl_scatter_density # adds projection='scatter_density' from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # "Viridis-like" colormap with white background white_viridis = LinearSegmentedColormap.from_list('white_viridis'...
我们已经包装了几种常见的plot类型,以便轻松创建基本的可视化。这些可视化是由Plotly驱动的。 Visdom支持下列API。由 Plotly 提供可视化支持。 vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图 vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 ...
<Figure size 840x580 with 0 Axes> >>> plt.title('散点图颜色对照条示例') Text(0.5, 1.0, '散点图颜色对照条示例') >>> plt.xlabel('x 轴') Text(0.5, 0, 'x 轴') >>> plt.ylabel('y 轴') Text(0, 0.5, 'y 轴') >>> plt.scatter(x,y,c=color,s=size,alpha=0.5) ...
Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) 属性参数意义 坐标 x,y 输入点列的数组,长度都是size 点大小...
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar();# 显示颜色对比条 注意图表右边有一个颜色对比条(这里通过colormap()函数输出),图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法,散点的颜色和大小都能用来展示数据信息,...
In addition you have to create an array with values (from 0 to 100), one value for each point in the scatter plot:Example Create a color array, and specify a colormap in the scatter plot: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11...