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,最大值为784179。代码中使用lambda表达式计...
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...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置画布颜色为 blueplt.style.use("seaborn-v0_8-whitegrid")fig,ax=plt.subplots()# y 轴数据data=[[5,25,50,20],[4,23,51,17],[6,22,52,19]]X=np.arange(4)width=0.25plt.bar(X+width*0,data[0],color='darkorange',width=width,label='A')...
scatter(x,y[,s,c,标记,cmap,范数,...])# 绘制散点图。 # 极坐标图 polar(*args,**kwargs)# 绘制一个极坐标图。 rgrids([半径,标签,角度,fmt])# 获取或设置当前极坐标图上的径向网格线。 # 堆叠区域图 stackplot(x,*args[,label,color,...])# 绘制堆叠区域图。 # stem图 stem(*args[,line...
使用plt.scatter()绘制散点图,其中x和y是散点的横纵坐标,c是颜色值,s是散点的大小,cmap是颜色映射,并使用plt.colorbar()添加颜色条。 紧接着,使用plt.rc()设置字体为Times New Roman;随后,生成一条直线的横坐标范围,使用np.linspace()生成一系列横坐标值,并存储在x_line中;这些点将组成后续所得散点图中...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机数据 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) c = np.random.rand(100) # 用于颜色映射的数值 # 绘制散点图,并使用颜色映射 plt.scatter(x, y, c=c, cmap='viridis') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 显示图表 plt....
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。
plt.scatter(yfr, yρ, label='Original data', s=10, c='k') # s定义散点大小(size), 还有marker定义散点形状,可自行百度 plt.plot(x, yfit, label='Fitted data',color='k') # plt.legend(loc='upper left') plt.xlabel('Geometric mean firing rate/Hz', fontsize = 12) ...
参考:Matplotlib.pyplot.colorbar() function in Python Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,而pyplot.colorbar()函数是其中一个强大而灵活的工具,用于向图表添加色标(colorbar)。色标不仅能够增强图表的美观度,更重要的是能够帮助读者更好地理解数据的分布和变化。本文将深入探讨pyplot.colorbar()函数的使...
该scatter()命令使用(可选)大小和颜色参数生成散点图。此示例绘制了Google股票价格的变化情况,通过标记:反映交易量的尺寸和随时间变化的颜色。这里,alpha属性用于制作半透明的圆形标记。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook ...