plot.scatter(k, data[:, 2],color='g',label='Dis 3: cf = .1, var = .01') plot.legend(loc=2) 使用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 pointsplt.legend(fontsize="x-large")# using a named size 使用此方...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) Make a scatter plot of x vs y Marker size is scaled by s and marker color is ma...
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# Marker size in units of points^2 volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2 close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2] fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5) ...
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) ...
plt.scatter(x,y,s=size,color= color ') scatter()函数在(x,y)坐标绘制一一个实心圆点。size是圆点的大小,S=.5绘制小圆点,S=.10绘制大圆点。图中点的物理尺寸取决于绘图区域的放大及缩小。确定一个点的合适尺寸的最好办法,是不断尝试画不同尺寸的点,直到你找到满意的尺寸为止。color是点的颜色。此外,还...
如果我希望画的这个图能大一些的话,只需指定fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)来指定 figure size. annotate 给上面画线加上点和 annotate 如下: foriinrange(len(vertices)):#plot each point + it's index as text aboveax.scatter(vertices[i,0],vertices[i,1],vertices[i,2],color='...
s其实就是点的大小,size的缩写,这里是按照d的100倍来进行随机设置. 效果图 这个scatter功能就是散点图,我们来看一下官方文档中的定义. matplotlib.pyplot.``scatter`(*x*,*y*,*s=None*,*c=None*,*marker=None*,*cmap=None*,*norm=None*,*vmin=None*,*vmax=None*,*alpha=None*,*linewidths=None*,...
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。
x=np.linspace(-3,3,100)y=np.linspace(-3,3,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=X**2+Y**2fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))CS1=ax1.contour(X,Y,Z)ax1.clabel(CS1,inline=False,fontsize=10)ax1.set_title('inline=False - how2matplotlib.com')CS2=ax2.contour(X,Y,Z)...