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
scatter(x1, y1, c='red', label='Class 1') plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='Class 2') plt.legend() plt.show() 对于plt.plot()函数,可以通过传递一个额外的参数color来指定颜色。这个参数可以接受一个颜色字符串,表示整条线的颜色。例如:...
scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 折线图 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) pyplot.plot(x,y,format_string) format_string:主要来...
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...
解析: scatterplot()函数是matplotlib.pyplot模块中car包提供的一个函数,其主要功能是绘制散点图。下面分别对各个选项进行解析: A. 用于绘制散点图,可以指定x轴和y轴的数据 这个选项是正确的。scatterplot()函数允许用户同时指定x轴和y轴的数据,用于绘制二维数据点的散点图。函数的基本使用方法如下: ...
--- 2.散点图 plot()是 Matplotlib 库中绘制折线图的方法,而绘制散点图,我们会使用scatter(),它的语法格式如下: plt.scatter(x, y, s=None,...,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。...linewidths 标记点的长度。 edgecolors 颜色或颜色序列,默认为 ‘face’,可选值有 ‘face’, ‘none...
ax.plot(x, y2) ax.scatter(x, y1, marker='o', color='red', label="Peaks") ax.scatter(x, y3, marker='o', color='green', label="Valleys") # 设置边框颜色 ax.spines['top'].set_color('white') ax.spines['bottom'].set_color('white') ...
importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib notebookfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D 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[:...
plt.pcolormesh()函数用于绘制伪彩色图(pseudocolor plot),也称为二维网格图(2D grid plot)。这个函数通常用于显示二维数组(如矩阵)中的数据,其中每个数据点由其颜色表示。pcolormesh绘制的是一个四边形网格,而不是散点。 数据表示:通常用于显示二维矩阵或图像数据,其中每个网格单元的颜色对应于该位置的数据值。
def plot_decision_boundary(): # 生成一些随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 2) y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 1).astype(int) # 绘制数据点 plt.scatter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], color='red', label='Class 0') ...