plt.scatter(x[mask],y[mask],s=size_map[cat],label=f'Category{cat}'
8))plt.scatter(x,y,s=size_function(z))plt.title('Function Mapped Size - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.colorbar(plt.scatter(x,y,s=size_function(z),c=z))plt.show()
(以两个点之间的极角,即弧度值作为该点的颜色) T = np.arctan2(Y, X) # 绘制散点图(s表示size,c表示color,alpha表示不透明度) plt.scatter(X, Y, s=30, c=T, alpha=0.5) # 限制坐标轴范围plt.xlim((-1.5, 1.5)) plt.ylim((-1.5, 1.5)) # 不显示坐标轴 plt.xticks(()) plt.yticks((...
size=np.random.rand(100)*1000# 乘一千扩大范围,效果跟明显 # 生成100种不同的颜色 color=np.random.rand(100)#print(x)# 绘制散点图 plt.scatter(x,y,s=size,c=color,alpha=0.8)# s表示大小,c表示颜色,alpha表示透明度 plt.show() 运行效果如下: 注意:这里生成的点的大小个数和颜色个数必须要与点...
scatter() 函数是Matplotlib库中用于绘制散点图的工具。通过设置不同的参数,我们可以控制点的样式、颜色和大小,从而在随机漫步中消除每个点的轮廓。此外,我们可以使用scatter()来重新绘制起点和终点,并指定它们的先后顺序。 消除随机漫步点的轮廓: 为了消除随机漫步中每个点的轮廓,我们可以在scatter()函数中设置marker参...
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...
Matplotlib——scatter散点图 scatter 散点图 绘制步骤 生成X,Y坐标 示例中使用的是正态分布函数 X = np.random.normal(loc=,scale=,size=) 参数说明 loc:概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高...
scatter(today,yesterday,s=50,c='r',marker='<',alpha=0.5) # s:尺寸大小 # c: 颜色类型 # marker: 标记形状 plt.show() 条形图 (bar) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,axes = plt.subplots(ncols=2,nrows=2) ax1,ax2,ax3,ax4 = axes.ravel() N=5 y=[20,10,30...
在matplotlib中,scatter方法用于绘制散点图,与plot方法不同之处在于,scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图,也就是我们常说的气泡图。基本用法如下 plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10)) ...
matplotlib支持不同类型的图,其中之一是scatter图。scatter图可以帮助我们清楚地看到两个变量之间的关系,它的参数也是调整良好的结果的关键。 matplotlib scatter图的参数主要包括x、y、data、color、size和marker。 X和Y:这两个参数是必需的,它们定义了圆柱体的位置。如果没有提供第三个参数,那么它们可以是普通的列表...