ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17...
Matplotlib绘制散点图主要使用matplotlib.pyplot类中的scatter函数,其详细的用法参考官方文档,这里附上链接:Matplotlib官方文档。接下来将介绍如何利用scatter函数绘制散点图。首先来一个示例: # coding=utf-8 # 导入包和类 import matplotlib.pyplot as plt # 初始化测试数据 a=range(10) b=range(10) # 使用scatte...
print(df) print("【执行】sns.scatterplot(x='Weight', y='Height', hue='Gender', data=df, style='Gender', palette='deep')") sns.scatterplot(x='Weight', y='Height', hue='Gender', data=df, style='Gender', palette='deep') plt.show() A选项:x、y用来指定数据中作为X轴和Y轴数据...
本文主要讲述python主流绘图工具库的使用,包括matplotlib、seraborn、proplot、SciencePlots。以下为本文目录: 2.1 Matplotlib2.1.1 设置轴比例2.1.2 多图绘制2.2 Seaborn2.2.1 lmplot2.2.2 histplot2.2.3 violi…
在Python中,我们可以总结为以下四种基本视觉元素来展现图形: 点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图...
tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了。 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的输入 1 2 3 4 5 x_data=torch.linspace(-math.pi, math.pi,2000, dtype=dtype, device=device) y_data=torch.sin(x_data) plt.plot(x_data, y_data) ...
# s表示点的大小 plt.scatter(x1,y1,s=1,c='blue',label="N(0~1)") plt.scatter(x2,y2,s=1,c='orange',label="N(0~0.5)") plt.legend() plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show() 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载...
如何使用Seaborn在Python中创建散点图(scatter plot) 要使用Seaborn在Python中创建散点图,首先需要确保已经安装了Seaborn库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install seaborn 接下来,你可以按照以下步骤来创建一个简单的散点图: 1. 导入所需的库:...
plt.title('Scatter plot') plt.xlabel('X values') plt.ylabel('Y values') 显示图形 我们可以使用plt.show()函数来显示图形。 plt.show() 完整的代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] ...
(loc='upper right')#Scatterplot SPY vs GOOGdr.plot(kind='scatter', x ='SPY', y ='GOOG') spy= dr['SPY'][:-1]#remove nan valuegoog = dr['GOOG'][:-1]#remove nan valuebeta_goog, alpha_goog = np.polyfit(spy, goog, 1)#beta_goog= 1.23719057977#alpha_goog= -0.000283995818653plt...