Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewid
ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,y,c='r',marker ='o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s...
这篇文章再来总结一个常用画图函数scatter-散点图。 参数 常用参数 示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#导入需要的包 data=np.random.multivariate_normal([0,1],[[1,0],[0,1]],200)#准备数据,二维正态分布 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False#正确显示负号 fig=plt.figure...
源码地址:https://gitee.com/VipSoft/VipPython/matplotlib/pyplot_scatter.pyhttps://matplotlib.org/stable/gallery/index
在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。 网址为:点击打开链接 可以看到scatter中有很多参数,经常使用的参数主要有以下几个: c: marker: 数据、代码和绘制的图如下。 数据(取第一列作为x,取第四列作为y)截图: ...
数据类型:pcolormesh 通常用于处理二维数组(矩阵)数据,而 scatter 用于处理成对的 x-y 数据点。 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。
scatter函数是生成散点图的基本工具。其主要参数如下：x坐标、y坐标、点大小、点颜色等。传入参数时，需确保x、y数据的对应关系，以实现精准坐标定位。示例代码如下：pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.scatter(x, y)plt.show()通过...
模块:matplotlib.pyplot方法:scatter() 1. 基础绘图 示例一 2. 两幅点图绘制在同一个坐标系内 示例二
Matplotlib.pyplot.scatter是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。它要求x和y值的大小必须相同,即两个数组的长度必须一致。 概念:散点图是一种以点的形式表示数据分布的图表,其中每个点的位置由其对应的x和y值确定。通过散点图,我们可以观察到数据的分布模式、趋势以及可能存在的异常值。 分类:散点图是数据可视...
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 ...