ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 sValue = x*10 ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1...
基本散点图 # 设置Seaborn的风格和颜色调色板sns.set_style("darkgrid")# 设置图片大小plt.figure(figsize=(8,6))# 设置宽8英寸,高6英寸# 绘制散点图,展示花瓣长度和花瓣宽度之间的关系sns.scatterplot(data=iris,x='petal_length',y='petal_width')# 设置图表标题和标签plt.title('Petal Length vs. Pet...
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
2. 3D散点图(3D Scatter Plot) 用于可视化三维数据的散点图,通过在三维空间中绘制数据点来展示数据的分布。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand(100) # y轴数...
plt.title('Boxplot by Day and Gender') 特性优势: 自动计算统计量 内置美观的调色板 支持分类变量可视化 2.3 Plotly交互式可视化 对于需要交互的场景,Plotly提供了丰富的交互功能: import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z...
plt.plot(s1,y1) ##plt.scatter(s1,y1) plt.show() 注:还有并不是点越多越好,点多了首先会给人一种一种错觉,比如有1000个点时,我们会看到这样的图 import matplotlib.pyplot as plt y1= [] s1 = [] import numpy as np for s in np.arange(0,1,0.001).round(3): ...
# Plot a sin curve using the x and y axes. x = np.linspace(0, 1, 100) y = np.sin(x * 2 * np.pi) / 2 + 0.5 ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='curve in (x,y)') # Plot scatterplot data (20 2D points per colour) on the x and z axes. colors = ('r',...
seaborn的lmplot与scatterplot函数应用如下：1. lmplot函数 功能：lmplot函数主要用于绘制线性模型图，它结合了散点图和线性回归模型，用于展示数据之间的线性关系。Anscombe’s quartet案例：这是一个经典的统计案例，包含4个看似统计描述相似但实际上分布迥异的数据集。使用lmplot函数的col=dataset参数，...
plot:线型图 scatter:散点图 使用前: import matplotlib.pyplot as plt 1. 使用: plt.plot(x, y) plt.scatter(x, y) 1. 2. 除了带了个前缀,和matlab里绘图也没啥差别。 举例 a=1 b=0 x = torch.linspace(-1, 1, 100) y = a*x.pow(2)+b+0.1*torch.rand(x.size()) ...
lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2) # use keyword args plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0) # or MATLAB style string value pairs plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0) Here are the availableLine2Dproperties. ...