plt.scatter(x,y,s=300,c='r',marker='^',alpha=0.5,linewidths=7,edgecolors='g') 官网: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html...
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) 属性参数意义 坐标 x,y 输入点列的数组,长度都是size 点大小...
ypoints=np.array([0,100]) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.show() 输出结果如下所示: 以上实例中我们使用了 Pyplot 的plot()函数,plot()函数是绘制二维图形的最基本函数。 plot()用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下: # 画单条线plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)# 画多条线plot([x]...
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) 1. MarkerStyle 示例 imp...
plt.scatter(x,y,s=30),plt.plot(x,y,linewidth=3)得到图像都为曲线。函数默认曲线颜色为蓝色,要设置颜色、粗细等需自己改变参数。 0 scatter函数和plot函数运结果 import matplotlib.pyplot as pltx=[1,3,5,7,8,9,5,4,7,8]y=[3,5,7,8,4,6.84,6,7,8,0]plt.scatter(x,y,s=3)# plt.plot...
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) MarkerStyle 示例 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Fixing random state...
plot() 2、绘制散点图并设置其样式 使用scatter()可以绘制散点图并设置各个数据点的样式。 绘制单个点 要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向它传递一对 x 和 y 坐标,它将在指定位置绘制一个点: import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4, s = 200) #实参s设置点的尺寸 #设置图表标题并给...
plot.scatter(k, data[:, 2], color='g', label='Dis 3: cf = .1, var = .01') plot.legend(loc=2) 原文由mike发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 import matplotlib.pyplot as plt 方法一:调用legend时指定fontsize(重复) plt.legend(fontsize=20) # using a size in points ...
plt.title('One-Dimensional Scatter Plot') plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() ``` 在这个示例中,我们使用了 `numpy` 生成了一个一维离散点数据集合 `data`,然后利用 `plt.scatter()` 函数绘制了离散点图。图表包括了适当的标签、标题和图例,以及网格线用于更清晰地展示数据分布...
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.title('Total Bill vs Tip') plt.xlabel('Total Bill') plt.ylabel('Tip') plt.show() 六、总结 通过以上步骤,我们已经展示了如何使用Python的Matplotlib和Seaborn库进行基础的数据可视化。以下是完整的代码示例: ...