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情况下,散点图的颜色为黑色,我们可以使用c参数调...
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:x和y参数：这两个参数是必须的，分别代表散点图的x坐标和y坐标。s参数：控制点的大小，默认...
importmatplotlib.pyplotasplt# 模拟数据x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]labels=['A','B','C','D','E']# 创建画布和子图fig,ax=plt.subplots()# 绘制散点图ax.scatter(x,y)# 添加标签fori,labelinenumerate(labels):ax.annotate(label,(x[i],y[i]))# 显示图像plt.show() 1. 2. 3. ...
Scatter plots with a legend — Matplotlib 3.5.1 documentation 用plt.scatter()画带label的散点图(无需循环,直接根据标签生成)
运行上述代码,将会得到一个带有数字标签的柱状图。每个标签位于相应柱子的正上方,并显示相应的数值。 示例2:散点图添加标签 接下来,我们将创建一个散点图,并为每个数据点添加标签。 importmatplotlib.pyplotasplt# 数据x=[1,2,3,4,5]y=[6,7,8,9,10]labels=['A','B','C','D','E']# 创建散点图...
ax.scatter(people_flow,confirm) #绘制散点图 ax.set_title("⼈⼝流⼊-确诊⼈数")ax.set_xlabel("⼈⼝流⼊数（百⼈）")ax.set_ylabel("确诊⼈数")plt.show()然后再给第⼀个点加上标签，只需要添加⼀⾏代码即可：ax.text(430, 337, "北京", fontsize=12, color = "r", ...
做数据分析时可能会用到聚类,此时我们可以借助散点图直观地查看聚类结果并调试参数。 下面正式开始, 先说明一下数据: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCAN plt.style.use('ggplot')# 美化`x=np.array([171,649,172,653,170,636,179,651,175,356,644,173,651,166,209,...
当我们进行数据分析时,数据可能会是一个个坐标点,我们需要将点画在图像上,对点的分布进行分析,matplotlib支持我们绘制散点图,语法如下: plt.scatter(x,y,c=“b”,label=“scatter figure”) x:x轴上的值 y:y轴上的值 c:散点标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本 ...
同时区分颜色和形状的月亮散点图 def mscatter(x, y, m, c, **kw): """ 画不同形状的图 :param x: 数据x,x[:,0] :param y: 数据y, x[:,1] :param m: 形状分类 :param c: 预测值y,用来分类颜色 :param kw: 其它参数 :return: ...
1、选中蓝色标志的数据，点击“插入”，“散点图”，“带平滑线的散点图”。2、选中蓝色的图形，右键，点击“选择数据”。3、在弹出的“选择数据源”框中点击添加。在弹出的“编辑数据序列”中按图，输入相应的参数。点击“确定”。4、点击“添加”再添加一组数据图形。5、按图输入相关参数，点击...