2. 3D散点图(3D Scatter Plot) 用于可视化三维数据的散点图,通过在三维空间中绘制数据点来展示数据的分布。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand(100) # y轴数...
importnumpyas*importmatplotlib.pyplotasPlotX=linspace(-5,5,100)# 创建x轴的值 范围从-5到5,平均间隔取100个点Y=polyval([1,2,1],X)# 创建y轴的值 Y=X^2+2X+1print(f"X原始数据 ==> {X}")print(f"Y(Y=X^2+2X+1)原始数据 ==> {Y}")Plot.scatter(X,Y)Plot.show() 输出结果为: X...
ENMatplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是...
scatter_matrix函数的第一个参数是要可视化的数据,第二个参数是一个可选的子图坐标轴数组。在这个例子中,我们使用plt.subplots函数创建一个4x4的子图坐标轴数组,并将其传递给scatter_matrix函数。最后,我们使用plt.show函数显示图表。通过这个示例,我们可以看到scatter_matrix函数是如何工作的。它接受一个NumPy数组作为输...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 导入3D绘图工具包# 生成一个3D图形fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 添加3D坐标轴# 绘制3D点云ax.scatter(X,Y,Z,c=Z,cmap='viridis')# 根据Z坐标设置颜色ax.set_xlabel('X坐标')# X轴标签ax.set_ylabel('Y坐标')# Y轴标签ax.set...
axes3d.plot_surface wireframe网格图 ###二维散点图 二维散点图 ##三维散点图 ''' p3d.Axes3D.scatter( xs, ys, zs=0, zdir=’z’, s=20, c=None, depthshade=True, *args, **kwargs ) p3d.Axes3D.scatter3D( xs, ys, zs=0, zdir=’z’, s=20, c=None, depthshade=True, ...
plt.scatter(x,y)plt.title('Scatter Plot')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. np.random.randn 生成标准正态分布的随机数。plt.scatter 用于绘制散点图。 4. 直方图可视化
line:折线图 bar/barh:柱状图(条形图),纵向/横向 pie:饼状图 hist:直方图(数值频率分布) box:箱型图 kde:密度图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线 area:区域图(面积图) scatter:散点图 hexbin:蜂巢图 ax:子图,可以理解成第二坐标轴,默认None subplots:是否对列分别作子图,默认False sharex:共享x轴刻...
() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') n = 1687500 z=np.arange(76) x=np.arange(151) y=np.arange(151) for i, j, k in x, y, z: y=array[k,i, :] x=array[k,:, j] colors = np.random.randint(0, 10, size=n) ax.scatter(z, x, y, c=colors, marker='o') ...
scatter:只有两个属性,可以用到data.plot,scatter(x=‘A’,y=‘B’) df可能有很多列,但是只能用其中的两个,如此处选择的是A和B。还可以设置color=‘DarkGreen’。还可以命名label=‘Class 1’。 可以在一张图上画出两个将第一个赋值给变量abc,在第二个里面多设置一个参数ax=abc。