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...
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, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:输入数据,array_like,shape(n,) s:点的大小 标量或array_like,shape(n,),可选 大小以点数^2。默...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnprng=np.random.RandomState(0)x=rng.randn(50)# 随机产生50个X轴坐标y=rng.randn(50)# 随机产生50个Y轴坐标colors=rng.rand(50)# 随机产生50个用于颜色映射的数值sizes=700*rng.rand(50)# 随机产生50个用于改变散点面积的数值plt.scatter(x,y,c=colors,s=sizes,...
例子6:通过plt.colorbar( )显示为颜色条 x = np.random.randn(50)y = np.random.randn(50)colors = np.random.rand(50)plt.scatter(x, y,c=colors,s=60,alpha=0.3,cmap='viridis')plt.colorbar() # 显示颜色条plt.show() 为更好的观察数据,可重设颜色条的映射范围 ...
c数组用于生成不同颜色的数据点，这里我们使用了np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y)来模拟污染浓度。plt.scatter函数用于绘制这些点，我们设置了cmap='viridis'来指定颜色映射，s=50来调整点的大小。最后，我们添加了一个颜色条，设置了标题和坐标轴标签，并显示了图形。这个例子展示了如何使用plt....
colors = rng.rand(50) # 随机产生50个用于颜色映射的数值 sizes = 700 * rng.rand(50) # 随机产生50个用于改变散点面积的数值 plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
在matplotlib.pyplot中，plt.pcolormesh()和plt.scatter()是两个用于数据可视化的不同函数。plt.pcolormesh()主要用于绘制二维网格图，它接受X,Y作为网格的角坐标，C作为网格数据，表示每个网格点的数值，通过cmap映射为颜色。例如：X, Y: array(M, N) 表示网格的边界，C: array(M, N) 或 M*N ...
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, hold=None, data=None, **kwargs) 参数(Parameters)说明: x,y:array_like,shape(n,) ...
plt.scatter(titanic.survived, titanic.age, c=titanic.pclass)# c做颜色映射,颜色是从调色板里来的。可以手动调整调色板。 image.png 3.2 修改默认的调色板 sns.set_palette('coolwarm') 3.3 从调色板中选取颜色构造cmap对象 from matplotlib.colors import ListedColormap ...
首先，通过查阅函数参数，掌握查看方法。在PyCharm中，选中函数名，双击或使用Ctrl+Q，即可查看其参数详情。plt.scatter()的参数包括基本参数和高级参数。基本参数部分，利用numpy的随机数生成器np.random.rand()创建点的坐标。例如，np.random.rand(4)和np.random.rand(4, 2)分别生成一维和二维的随机...