6))scatter=plt.scatter(x,y,c=colors,cmap='viridis')plt.colorbar(scatter)# 添加颜色条plt.title('Scatter Plot with Viridis Color Map')plt.xlabel('X Axis Label')plt.ylabel('Y Axis
散点图、柱状图、直方图、饼图 绘制点,默认情况下,plot()函数两个参数,从点到点绘制一条直线 plt.plot(xpoints,ypoints,‘o’) 只绘制点 默认x : 若只传一个序列则默认为y值,x值默认为0,1,2,3… 标记: marker ‘‘maker line color’’ : ‘x:b’ x标记,: 虚线,b蓝色 -实线 设置标记尺寸大小:...
可以点击matplot cmap这里,里面有一个demo示例,会画一个包含matplot中所有cmap的图。 这里常见的cmap有: 纯色渐变系列: 比如说画灰度图的话,可以选择Greys这个cmap。 如何在画图中使用cmap 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 importmatplotlib.pyplot as plt ...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib.colors import ListedColormap cmap=mpl.cm.jet_r #获取色条 front_time_list=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] #保存前向处理时间hist back_tim…
, route_coords[:, 1], color='red', label='Route Line')# 设置图表标题和图例plt.title('Scatter Plot with Route Line')plt.legend()# 显示图表plt.show()结果 plt.scatter散点图详细参数介绍：# 绘制散点图 plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据...
1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 1.2 例子 2 bar 绘制柱形图 2.1 bar 参数 2.2 例子 3 bar绘制簇状柱形图 4 bar绘制堆积柱形图 5 barh绘制条形图 5.1 barh参数 5.2 实例 6 scatter 绘制散点图 6.1 scatte参数 6.2 实例 7 scatter绘制气泡图 8 stackplot绘制面积图 8.1 stackplot参数 8.2 实例...
): """返回给定色图的灰度版本""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) # 使用名称获取色图对象 colors = cmap(np.arange(cmap.N..."""将色图对应的灰度版本绘制出来""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap...
plt.plot()函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)参数说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs第⼆组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜⾊字符、风格字符、标记字符组成 颜⾊字符 'b' 蓝...
#create scatterplot scatter = plt.scatter(x, y, c=values, cmap=colors) #add legend with values plt.legend(*scatter.legend_elements()) 方法2:自定义legend的label,指定的类名(A, B, C),而不是(0,1,2)。 import matplotlib.pyplot as plt ...
接下来使用 Scikit-learn 在这个数据集上创建并训练一个决策树分类器。模型拟合后,可以使用 plot_tree 函数可视化决策树。 tree_clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0) tree_clf.fit(X,y) plt.figure(figsize=(17,12)) tree.plot_tree(tree_clf,fontsize=17,feature_names=["x1","x2"]) ...