plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据点')plt.scatter是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。它用于显示由两个数值数组给出的数据点的二维图。这个函数非常灵活，允许您以多种方式定制散点图的样式和外观。以下是plt.scatter的一些关键参数和功能：数据点...
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')#设置图标plt.legend('x1')#显示所画的图plt.show() 结果: (3)线宽linewidths #导入必要的模块importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#产生测试数据x = np.arange(1,10) y=x fig=plt.figure() ax1= fig.add_subplot(111)#设置标题ax1.set_title(...
plt.scatter(x, y) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并创建了两个列表x和y,它们包含了我们想要在散点图中表示的数据。然后,我们使用plt.scatter函数绘制散点图,其中x和y参数分别表示散点的横坐标和纵坐标。最后,我们使用plt.show函数显示图表。二、调整散点图外观默认...
颜色使用:两者都使用颜色来表示数据,但 pcolormesh 通常使用颜色映射来表示数据值,而 scatter 可以使用颜色来表示点的属性(如类别或大小)。 可视化类型:pcolormesh 绘制的是四边形网格,而 scatter 绘制的是散点。 性能:在处理大型数据集时,pcolormesh 通常比 scatter 更快,因为它只绘制网格边界而不是每个点。 应用...
英文源码详解plt.scatter 参考链接颜色 参考函数使用链接 matplotlib.pyplot.scatter(x,y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,vmin=None,vmax=None, alpha=None, linewidths=None,*, edgecolors=…
plt.scatter()画散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 参数解释:
在Python的Matplotlib库中,plt.scatter()函数是用来绘制散点图的。散点图是一种常用的图表类型,主要用于展示两个变量之间的关系,允许我们观察数据点在图表中的分布,从而分析这两个变量是否存在某种相关性或模式。通过散点图,用户可以直观地看到数据在横轴和纵轴上的值,每个点的坐标分别对应于两个变量的一个数据点。
plt.show() (2)、不同颜色 [python]view plaincopy #导入必要的模块 importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') ...
plt.scatter(x,y) 1. 2. 3. 例子2: n = 20 # 生成20个点 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) plt.scatter(x, y, s=100, c='r', marker='*',alpha=0.3) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 例子3: plt.scatter(x,y,s=np.power(10*x+10*y,2),c=np.random.randn(...
linewidths:也就是标记点的长度。 函数的用法: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt np.random.seed(1)x=np.random.rand(10)y=np.random.rand(10)colors=np.random.rand(10)area=(30*np.random.rand(10))**2plt.scatter(x,y,s=area,c=colors,alpha=0.5)plt.show() ...