import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 x = np.random.normal(0, 1, 100) y = np.random.normal(0, 1, 100) z = np.random.rand(100) * 30 # 创建画布,并设置大小和背景颜色 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), facecolor='white') # 绘制散点图 scatter...
散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状、大小或颜色的标记符表示。 scatter() 函数 Matplotlib 提供了scatter() axes.scatter(x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, *, edgecolors, plotnonfinite=F...
这段代码使用matplotlib和seaborn库来创建一个散点图,展示了从1到1000的整数的平方值。以下是代码的逐行解释: 1-2行:导入matplotlib.pyplot模块用于绘图,导入seaborn库用于增强图表的样式和颜色。 4-5行:定义x轴的值,x_values是一个从1到1000的整数序列。y_values是一个列表推导式,计算x_values中每个整数的平方。
Matplotlib 散点图图例 我创建了一个 4D 散点图来表示特定区域的不同温度。当我创建图例时,图例显示了正确的符号和颜色,但添加了一条线穿过它。我正在使用的代码是: colors=['b','c','y','m','r']lo = plt.Line2D(range(10),range(10), marker='x',color=colors[0]) ll = plt.Line2D(range(...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.figure(figsize=(15,8))years=np.sort(df.year.unique...
Python下面的可视化包很多,但是最最出名的,自然就是matplotlib了。这个包在python可视化界的地位,和Shapefile在GIS数据格式界的地位一样,称之为“事实上的标准”或者是“无冕之王”。 在说之前,先来缅怀一下这位matplotlib之父——John Hunter John Hunter博士毕业于普林斯顿大学,是著名的计算机图形学专家和可视化专家,...
python matplotlib.pyplot散点图详解(1) 一、创建散点图 可以用scatter函数创建散点图 并使用show函数显示散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入模块 x = [5, 7, 8, 10, 6] y = [3, 7,
散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。在Python中,可以使用matplotlib库的scatter函数来绘制散点图。要向散点图添加图例,可以使用matplotlib库的legend函数。 散点图的优势在于能够直观地展示数据点的分布情况,帮助我们观察变量之间的关系。它常用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域。
往期matplotlib绘图系列前言 上一期中,我们通过折线图可以快速的发现时间序列的趋势图,当然他不仅仅只能用在时间序列中,也可以和其他图形配合使用,正如本期要介绍的,可以将折线图绘制到散点图中。散点图可以反映两个变量间的相关关系,即如果存在相关关系的话,它们之间是正向的线性关系还是反向的线性关系?甚至于是非线...
1 加载numpy和matplotlib.pyplot。y=np.random.standard_normal((600,2))表示随机生成一个标准正态分布形状是600*2的数组，如图所示 2 绘制散点图（使用plot）。plt.figure(figsize=(8,5))表示绘制图形的画板尺寸为8*5；plt.plot(y[:,0],y[:,1],'ro')表示绘制散点图，且为红色圆标记；plt...