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。
plt.scatter是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。它用于显示由两个数值数组给出的数据点的二维图。这个函数非常灵活，允许您以多种方式定制散点图的样式和外观。以下是plt.scatter的一些关键参数和功能：数据点:x和y参数：这两个参数是必须的，分别代表散点图的x坐标和y坐标。s参数：控制点的大小，默认...
在这段代码中,首先通过matplotlib和numpy库导入了必要的功能。接着生成了两组随机数据,然后使用scatter方法分别绘制了两个数据集,并通过label参数给每个数据集标上标签。最后通过plt.legend()方法添加图例,并显示图表。 旅行图 在我们的学习旅程中,可以通过以下的旅程图展示每个步骤: 自己 尝试 导入库 准备数据 绘制散...
这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程,涉及到的内容主要包括matplotlibax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置,数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有不理解地方...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 示例数据 categories = ['AFF', 'ISI', 'CON', 'LCM', 'EGW', 'MAN', 'SCI', 'TSP', 'WEP', 'MIN', 'WSR', 'CSE', 'RES', 'FIN'] num_points = 3 num_categories = len(categories) x_values = np.random.uniform(0.00003, 0.0...
本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制,只不过添加了相关性分析,拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。首先我们看一下下面这幅图: (图片来源于网络,如有侵权,望告知,删除,谢谢)
首先,我们通过流程图来概述设置散点图图例的步骤: 开始导入matplotlib库创建数据集创建散点图添加图例显示图表结束 实际问题 假设我们有一个包含两列数据的数据集:一列是学生的数学成绩,另一列是学生的阅读成绩。我们想要创建一个散点图来展示这两个成绩之间的关系,并为不同的成绩段设置不同的颜色和图例。
用于设置散点的标记,用法与折线图的marker参数一对称,具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。 cmap: 表示数据点的颜色映射表,仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍,往后再详细讲解,在此先按下不表。
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...