3,4,5])y=np.array([2,4,1,3,5])labels=['A','B','C','D','E']# 创建散点图并添加点标签plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(x,y)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords='offset points')plt.title('Scatter Plot with Point ...
6))plt.scatter(x,y)fori,labelinenumerate(labels):plt.annotate(label,(x[i],y[i]),xytext=(5,5),textcoords='offset points')plt.title('Scatter Plot with Labels for
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。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_l...
import matplotx with plt.style.context(matplotx.styles.dracula): # 散点图 plt.scatter(x, y, c=y2) # 颜色类型 plt.colorbar(label='Y2') # 坐标轴名称 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示 plt.show() 运行代码,得到下图。 其中matplotx中有许多不同的样式,具体情况如下。 下面让...
('x', labelpad = 15)plt.ylabel('y', labelpad = 15)# 创建放大图ax_new = fig.add_axes([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 ...
(X)) plt.scatter( X, Y, s=100, # 散点大小 linewidth=1.0, # 散点线宽 zorder=10, # 见注解 clip_on=False, # 是否设置两个线相交时的剪辑 edgecolor="black", # 散点的边缘颜色 facecolor="white", # 散点的填充颜色 ) # step3 ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["left"...
plt.scatter(x0,y0,s = 50,color = 'green') plt.plot([x0,x0],[y0,0],'--',color = 'black') plt.annotate('2x+1=y',xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext = (+30,-30),textcoords = 'offset points', fontsize = 16,arrowprops=dict(arrowstyle = '->',connectionstyle = 'arc3...
目标是在绘制pcolormesh和scatter时修改xticklabel。 但是,我很难访问现有的xtick标签。 Simply ax = plt.axes() labels_x = [item.get_text() for item in ax.get_xticklabels()] which produced: ['', '', '', '', '', ''] or
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar();# 显示颜色对比条 注意图表右边有一个颜色对比条(这里通过colormap()函数输出),图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法,散点的颜色和大小都能用来展示数据信息,...
fig.colorbar(density, label='Number of points per pixel') fig = plt.figure() using_mpl_scatter_density(fig, x, y) plt.show() 绘制这需要 0.05 秒: 放大看起来很不错: 2: datashader Datashader是一个有趣的项目。它在数据着色器 0.12 中添加了对 matplotlib 的支持。