散点大小s=sizes其中sizes为列表 添加标题plt.title() x,y轴标签plt.xlabel(‘x轴’)和plt.ylabel(‘y轴’) 如果一张散点图有两组数据需要添加标签时使用label=‘str’,比如"plt.scatter(x, y, color=‘red’, label=‘第一组’)" # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt # ...
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。
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...
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.scatter(x, y) for i in range(len(x)): plt.annotate(txt[i], xy = (x[i], y[i]), xytext = (x[i]+0.1, y[i]+0.1)) # 这里xy是需要标记的坐标,xytext是对应的标签坐标 plt....
Python-matplotlib 学术型散点图绘制 01. 引言 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)...
2 简单实例:随机产生100个点 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(-1,1,100) y=np.random.randn(100) plt.scatter(x,y, marker='o',c=x,cmap=plt.cm.Pastel1) 3 添加标签——plt.text() importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt ...
绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使用plt.scatter()函数用于创建散点图,是数据可视化中常用的一个工具。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt ...
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。
Python-matplotlib 散点图绘制02 01. 引言 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...