x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y,s=100)# 设置点的大小为100plt.title('Scatter Plot with Fixed Point Size - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show() Python Copy Output: 在这个例子中,我们将s参数设置...
6))plt.scatter(x,y,s=sizes)plt.title('Scatter Plot with Controlled Size Range - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
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...
2, 2) # 创建2x2的子图布局 axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])通过上述方法，我们可以灵活地调整Matplotlib生成图表的各种属性，使其更符合我们的视觉需求和信息传达的目的。#python数据分析笔记# 想了解更多精彩内容，快来关注懒人编程 ...
legend(scatterpoints=1, frameon=False, labelspacing=1, title='City Area') plt.title('California Cities: Area and Population'); 多个图例的设置 有时在设计绘图时,您希望为同一坐标轴添加多个图例。 不幸的是,Matplotlib 并不能轻松实现这一点:通过标准的 legend 接口,只能为整个绘图创建一个图例。 如果...
plotting_scatter():散点图 plotting_scatter_pointsize():散点图(点大小) plotting_scatter_attributes():散点图(点大小、颜色、透明度) plotting_histograms():直方图 plotting_histograms_complex():复杂一点的直方图 plotting_image():读取图像 plotting_image_genetated():图像数据 ...
plt.scatter(x, y, s=sizes, alpha=0.5)plt.show() Result: Try it Yourself » Combine Color Size and AlphaYou can combine a colormap with different sizes of the dots. This is best visualized if the dots are transparent:Example Create random arrays with 100 values for x-points, y-...
scatter()函数具有以下参数,用于配置绘图。 size – 设置点的大小 color –设置点的颜色 marker – 标记的类型 alpha – 点的透明度 norm –规范化数据(将数据归一化0至1) 例子: # let's create a simple scatter plot# generate the data with random numbersx = np.random.randn(1000)y = np.random.ra...
fontsize:控制字体大小,可以为整数、浮点数(指定字体绝对大小),或者字符串 'xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'large', 'x-large', 'xx-large' numpoint/scatterpoints:图例上每个图例线的点数 fancybox:如果为True,图例的边框采用圆角矩形 framealpha:一个浮点数,从0到 1,图例的透明度 frameon...
sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--") scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ...