其中常用的参数有:1)rstride和cstride分别控制x和y两个方向的步长,这决定了曲面上每个面片的大小;2)color用来指定面片的颜色;3)cmap用来指定面片的颜色映射表。 绘制三维散点图的方法scatter()语法如下: scatter(xs, ys, zs=0, zdir='z', s=20, c=None, depthshade=True, *args, **k
plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据点')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...
matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,*,edgecolors=None,plotnonfinite=False,data=None,**kwargs) 参数说明: x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。 s:点的大小,默认 20,也可以是个...
QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning (github.com)微信公众号:数学建模与人工智能在Matplotlib中,设置线的颜色(color)、标记(marker)、线型(line)等参数。 线的颜色颜色'b'蓝色'g'…
matplotlib 中cmap有自带的颜色条可以直接调用(图片是借用) cmap 自带颜色条 调用方式 如最后一个winter(seatter 参数说明请自行了解) #x y 变量对应 x轴与y轴数据 val则是x 与 y对应的值 base_map.scatter(x,y,marker='o',s=val,c=val,cmap="coolwarm") ...
s2 = plt.scatter(x, y2, c="r") # 获取matplotlib数据目录mpl-data data_path = mpl.get_data_path() # 构造自定义图例处理器 custom_handler1 = ImageHandler() # 设置图像图例 custom_handler1.set_image(data_path + r"\images\home.png") ...
cmap:colormap 1) plt.scatter() 散点图绘制 plt.figure(figsize=(8,6)) x=np.random.randn(1000) y=np.random.randn(1000) plt.scatter(x,y,marker='.', s=np.random.randn(1000)*100, cmap='Reds', ...
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] # 绘制线形图 plt.plot(x, y, 'ro-', label='Line 1') # 添加标题和轴标签 plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') ...
1.matplotlib的散点图函数: 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) 2.参数: x,y:形如shape(n,)的数组,可选值 ...