然后,我们使用plt.scatter()函数绘制散点图,并使用plt.plot()函数添加连线。我们通过循环遍历数据点,并使用plt.plot()函数连接相近的点。最后,我们添加标题和轴标签,并使用plt.show()函数显示图表。请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据需要自定义散点图的样式和属性。例如,你可以更改标记的颜色、大小和形状,...
plt.scatter #绘制超简单的散点图:变量x1与x2的关系 #定义数据 x1 = np.random.randn(10) #取随机数 x2 = x1 + x1**2 - 10 #确定画布 - 当只有一个图的时候,不是必须存在 plt.figure(figsize=(8,4)) #绘图 plt.scatter(x1,x2 #横坐标,纵坐标 ,s=50 #数据点的尺寸大小 ,c="red" #数据...
for pts_dict in vec: x_values = pts_dict['pts'][:,0] # .tolist() y_values = pts_dict['pts'][:,1] # 将点绘制在图上 plt.scatter(x_values, y_values) # 将点连起来 plt.plot(x_values, y_values) plt.title("BEV", fontsize=24) plt.xlabel("X", fontsize=14) plt.ylabel(...
我们可以从上图中看出,可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度:图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度,散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度,而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。如上图的多种颜色和多种属性的散点图对于我们分析和展示数据集时都非常有帮助。 plot和scatter对比:性能提醒 ...
matplotlib.pyplot.plot()函数可以用来绘制散点图,并且可以通过不同的参数来连接散点。 要连接散点,可以在plot()函数中使用参数'-'或'--'来指定线条的样式。具体来说,可以使用参数'-'来绘制实线连接散点,使用参数'--'来绘制虚线连接散点。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as...
Matplotlib基础--简单散点图 2.简单散点图 接着上一章讲的,另一种常用的图表类型是简单散点图,它是折线图的近亲。不像折线图,图中的点连接起来组成连线,散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。本节开始我们也是首先将需要用到的图表工具和函数导入到 Pycharm 中: ...
1、散点图 >>>np.random.seed(2)>>>x=np.arange(10)>>>y=np.random.random(10)+np.arange(10)>>>fig=plt.figure()>>>ax=fig.add_subplot(1,1,1)>>>plt.plot(x,y,'.')或>>>plt.scatter(x,y)#使用plt.scatter更容易生成散点图>>>plt.figure('data1') ...
绘制折点图 我们将从最基本的线形图开始,然后学习如何为图形添加标题、轴标签,如何使用图例,以及最后如何保存你的图表。 plot函数绘制简单的线图 plt.plot()函数可以绘制最基本的线形图。要绘制一个线形图,你需要提供 X 轴和 Y 轴的值。X 轴的值是可选的,如果不提供,则默认使用 Y 轴值的索引。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自Github, 为《PythonDataScienceHandbook ...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自Github, 为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章Matplotlib介绍部...