# 设置Seaborn的风格和颜色调色板sns.set_style("darkgrid")# 设置图片大小plt.figure(figsize=(8,6))# 设置宽10英寸,高6英寸# 绘制散点图,展示花瓣长度和花瓣宽度之间的关系sns.scatterplot(data=iris,x='petal_length',y='petal_width',hue='species',style='species')# 设置图表标题和标签plt.title('...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
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...
下面是用pie()函数绘制支付宝月账单的实际应用: 七、使用scatter()函数绘制散点图或气泡图 scatter()函数的语法格式如下所示: scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=...
plt.scatter([np.pi/2], [max(y)], marker='*', color='red', s=120)#画个记号 2.5 添加参考线 # 绘制水平线 plt.hlines(1, xmin =0, xmax =0.542, ls ='--', lw =2,\ color ='royalblue', label ='hlines') # 绘制竖直线 ...
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) ...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
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...
python seaborn scatterplot参数 Seaborn的scatterplot函数用于绘制散点图,其参数包括: x:表示x轴的数据,可以是Series、DataFrame中的一列或一列中的某个元素。 y:表示y轴的数据,可以是Series、DataFrame中的一列或一列中的某个元素。 hue:表示数据的分类,可以是Series、DataFrame中的一列或一列中的某个元素。
plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用。 bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 多个列的bar: df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) ...