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(
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...
ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 绘制带误差线的散点图ax.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',label='Data')# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('Simple Errorbar Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel
frompandas.plottingimportscatter_matrix# 创建一个包含多个变量的DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.rand...
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 ...
matplotlib.pyplot.errorbar(x,y,yerr=None,xerr=None,fmt='',ecolor=None,elinewidth=None,capsize=None,barsabove=False,lolims=False,uplims=False,xlolims=False,xuplims=False,errorevery=1,capthick=None,*,data=None,**kwargs) 其中最主要的参数是前几个: ...
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...
matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='',ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False,lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False,errorevery=1, capthick=None, *, data=None, **kwargs) ...
接下来是代码部分。我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt,并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数,然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。我们还可以设置点半径、点颜色和 alpha 透明度,甚至将 y 轴设置为对数尺寸,最后为图指定标题和坐标轴标签。
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...