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colorbar显示的数值范围,例如,本例中最小值为825,最...
如果要使用彩色地图，可以为colors列表中的每个唯一条目创建一个图例条目，如下所示。这种方法适用于任意...
源码地址:https://gitee.com/VipSoft/VipPython/matplotlib/pyplot_scatter.py https://matplotlib.org/stable/gallery/index
在Pyplot中,可以通过使用不同的颜色来区分不同的类别或数据集。要根据类别更改颜色,可以使用plt.scatter()函数或plt.plot()函数。 对于plt.scatter()函数,可以通过传递一个额外的参数c来指定颜色。这个参数可以接受一个颜色字符串,表示所有数据点的颜色,也可以接受一个与数据点数量相同的列表或数组,表示每个数据点的...
Matplotlib.pyplot.scatter 散点图绘制 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, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)...
颜色映射:使用颜色映射(colormap)将数据值映射到颜色。 性能:在处理大型数据集时,pcolormesh通常比imshow更快,因为它只绘制四边形的边界。 plt.scatter()函数用于在二维平面上绘制散点图。它接受两个一维数组作为输入,分别表示 x 和 y 坐标,并为每个点分配一个颜色。
import matplotlib.pyplot as plt # 使用基本颜色代码 plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'r') # 红色线 # 使用十六进制颜色代码 plt.scatter([1, 2, 3], [2, 3, 4], c='#00FF00', marker='o') # 绿色点 # 使用 RGB 元组 plt.bar([1, 2, 3], [3, 2, 5], color=(0.1, ...
使用pyplot可以方便地绘制二维图形,如折线图、散点图、直方图、条形图等等。您可以使用函数plot()、scatter()、hist()、bar()等来创建不同类型的图形。 同时,pyplot还可以设置图表的标题、坐标轴、标签、颜色、线型等等属性,使图表更加美观和易于理解。
["axes.unicode_minus"]=False#正确显示负号 fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=fig.add_subplot(111) ss=20*data[:,0]**2+20*data[:,1]**2 ax.scatter(data[:,0],data[:,1],c=data[:,0]**2+data[:,1]**2,s=ss,alpha=0.7,cmap="magma")#散点图 ax.grid(linewidth=0.5,color="...
pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.scatter(x, y)plt.show()通过上述代码，我们可以轻松生成一个简单的散点图，直观展示x与y之间的关系。scatter函数支持cmap参数，用于定制颜色映射，赋予点更多元的视觉表达。color参数可接收多种类型...