importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成一些示例数据np.random.seed(0)# 设定随机种子x=np.linspace(0,10,10)# 生成x值y=np.sin(x)# 生成y值errors=np.random.normal(0.1,0.02,size=y.shape)# 生成误差值# 绘制带误差条的散点图plt.errorbar(x,y,yerr=errors,fmt='o',capsize=5,label='...
6))plt.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='s',capsize=5,ecolor='red',elinewidth=2,capthick=2,label='Custom error bars')plt.xlabel('X-axis (how2matplotlib.com)')plt.ylabel('Y-axis (how2matplotlib.com)')plt.title('Scatter Plot with Customized Error Bars')plt.legend()plt...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据categories=['A','B','C','D']values=[3,7,2,5]errors=[0.5,1,0.3,0.8]# 创建柱状图并添加误差线plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(categories,values,yerr=errors,capsize=5)plt.title('Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')plt.xlabe...
rng = np.random.RandomState(0) x = rng.randn(100) y = rng.randn(100) colors = rng.rand(100) sizes = 1000 * rng.rand(100) plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar(); # show color scale 基础的Errorbars plt.style.use('seaborn-whitegrid...
该scatter()命令使用(可选)大小和颜色参数生成散点图。此示例绘制了Google股票价格的变化情况,通过标记:反映交易量的尺寸和随时间变化的颜色。这里,alpha属性用于制作半透明的圆形标记。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook ...
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...
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表示"Get Current ...
('Sharing Y axis') ax2.scatter(x, y) #Creates four polar axes, and accesses them through the returned array fig, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True)) axes[0, 0].plot(x, y) axes[1, 1].scatter(x, y) #Share a X axis with each column of subplots plt....
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图...
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表示"Get Current ...