ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') 再使用scatter()函数绘制三维散点图: im = ax.scatter(x, y, z, s=100,c=color,marker='.') 其中s=100为设置点的大小、c=color为设置点的颜色,marker='.'为设置点的形状(此处为实心圆点)。 3. 设置侧边colorbar 根据数据的格式,我们需要设置侧边color...
fig=plt.figure()# 创建一个3D坐标轴ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# ax.scatter(x, y, z)df_1=pd.DataFrame()df_1['dim0']=X_test[:,0]df_1['dim1']=X_test[:,1]df_1['dim2']=X_test[:,2]df_1['labels']=labels_pred colors=['red','purple','orange','green','b...
ax1.scatter(x = np.arange(len(self.ref)), y = self.ref, c = 'red', marker = 'o', linewidths = 0.01, )#color = 'red', marker = 'o', markersize = 1, ticks1 = ax1.set_yticks(list(np.arange(22))) #也可以将其他值用作标签 labels1 = ax1.set_yticklabels(['Normal','...
fig.add_axes(ax)# plot surfaceZ_fit = function([X_data, Y_data], *parameters)# 绘制拟合得到的曲面ax.plot_surface(X_data, Y_data, Z_fit, alpha=0.5)# 绘制原始数据点ax.scatter(x_data, y_data, z_data, color='red')# 设置坐标轴ax.set_xlabel('X data') ax.set_ylabel('Y data'...
散点图 Scatter plots 把pl.plot(x, y)改成pl.plot(x, y, 'o') 美化Making things look pretty 线条颜色 Changing the line color 红色:把pl.plot(x, y, 'o')改成pl.plot(x, y, ’or’) 线条样式 Changing the line style ...
plot(x,y2,color = 'red',marker = '*', linestyle = '--') # 设置曲线颜色、线标记,线样式 plt.show() # 显示图像 六、自定义图形 绘图区域主要包括线颜色、标记、线型、文本标注、图例、坐标轴、标题等要素,下面对这些要素展开讲解。 6.1 线颜色 别名 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 y 黄色 c ...
scatter(x,y) plt.bar(x,y-1,facecolor='#9999ff',edgecolor='white') plt.show() 9.等高线 x = np.linspace(-1,1,100) X,Y = np.meshgrid(x,x)#输入点变成二维 plt.contourf(X,Y,X**2+Y**2,5,cmap=plt.cm.Blues) #输入二维的X**2+Y**2高度,5是分成5份,cmap:color map颜色表,...
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar;# 显示颜色对比条 注意图表右边有一个颜色对比条(这里通过colormap函数输出),图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法,散点的颜色和大小都能用来展示数据信息,在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。
可以使用imshow函数将数据绘制为图像,并使用colormap参数指定颜色映射。 使用3D图形:如果数据是三维的,可以使用mplot3d模块中的函数创建三维图形。可以使用plot_surface函数绘制三维表面图,或者使用scatter函数绘制散点图。 使用等高线图(Contour plot):可以使用contour函数绘制等高线图来展示二维数据的第三个维度。可以使用...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能。在处理等高线图时,pyplot.clabel()函数是一个非常有用的工具,它可以为等高线添加标签,使图表更加清晰易读。本文将深入探讨pyplot.clabel()函数的用法、参数和应用场景,帮助你更好地掌握这个强大的工具。