3. 散点矩阵图(Scatter Matrix Plot) 用于可视化多个变量之间的关系,通过绘制多个散点图组合在一起形成一个矩阵 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 # 生成随机数据 np.random.seed(0) data = np.random.rand(4, 100) # 生成一个4行...
plt.scatter(x,y,s=300,c='r',marker='^',alpha=0.5,linewidths=7,edgecolors='g') 官网: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html...
scatter_matrix(data, axs=axs) plt.show() 在这个示例中,我们首先导入NumPy和Matplotlib库。然后,我们使用NumPy的random.rand函数创建一个20x4的随机数据矩阵。接下来,我们使用scatter_matrix函数创建散点矩阵图,并将结果存储在变量scatter_matrix中。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...
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配...
1.简介 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...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 1024 # data size X = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的X值 Y = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的Y值 T = np.arctan2(Y,X) # for color value #plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=.5) ...
You can draw multiple scatter plots on the same plot. Following example demonstrates how to draw multiple scatter plots on a single plot. example.py </> Copy import matplotlib.pyplot as pyplot # data a = [2,4,6,8,10,11,11.5,11.7] ...
scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 import matplotlib.pyplot as plt #x,y,大小,颜色 plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6,8],[10,20,30,400],['r', 'b','y','k']) ...
0x02 plt.scatter() 用于画散点图。 其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 importmatplotlib.pyplot as plt#x,y,大小,颜色plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6...
scatter plots line graphs from data or from function definitions box plots bar charts 从功能来看,plotlib绘制的内容会保存为*.svg格式,并且图表中同样可以插入坐标轴备注等信息。 下面我们实现一个简单的plotlib的程序来体验一下Rust下的数据可视化 开发环境: OS: Windows 10 Editor: VsCode Rustc version: 1....