在Python的Matplotlib库中,scatter()函数结合colormap的使用可以为散点图提供丰富的视觉效果,同时揭示数据的内在规律。colormap,也称为颜色映射,是一种将数值数据映射到颜色空间的工具,它可以帮助我们通过颜色的变化来识别数据集中的模式和趋势。 colormap数值的含义: 在Matplotlib中,colormap通常用于将标量数据映射到颜色...
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...
分辨率为300dpi plt.savefig('scatter_plot.png', dpi=300) # 显示绘图 plt.show()三、箱线图 ...
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 ...
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 s 点的直径数组,默认直径20...
<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) ...
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...
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 importmatplotlib.pyplot as plt#x,y,大小,颜色plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6...