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) 参数说明: x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。 s:点的大...
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) 参数说明: x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。 s:点的大小,默认 20,也可以是个...
plt.scattermatplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html 参考链接颜色 参考函数使用链接 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...
scatter(X[:,0],X[:,1],color='green',marker='o', s=32.*R_sum,edgecolor='black',alpha=0.5) plt.show() image.png 散点绘制 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # Generating a Gaussion dTset: #Creating random vectors from the multivaritate normal distribution #...
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: 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) ...
注意: axex对象使用set_xlabel() 方法可以设置x轴的标签,使用set_ylabel()方法可以设置y轴标签。set_xlabel()、set_ylabel() 方法与xlabel()、ylabel() 函数的参数用法相同 # 设置x、y轴的标签 plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') 2.2、设置刻度范围 ...
random.normal(0,1,n) scatter(X,Y) show() 条形图[源码文件] from pylab import * n = 12 X = np.arange(n) Y1 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n) Y2 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n) bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')...
第三章从画图的四大目的出发,即分布、联系、比较和构成,介绍了相对应的直方图 (historgram chart),散点图 (scatter chart),折线图 (line chart) 和饼状图 (pie chart)。这章偏向于用合适的图来实现不同的目的,没有在如何完善图的方面上下功夫,但在最后一节提到了如何画出使信息更有效的表达的图。
散点图是使用标记的最常见场景之一。我们可以使用scatter()函数来创建散点图,并自定义标记的各种属性。以下是一个示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp np.random.seed(42)x=np.random.rand(50)y=np.random.rand(50)colors=np.random.rand(50)sizes=1000*np.random.rand(50)plt.figure(figsize=...
[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-...