在Matplotlib 中,基本的数据点标记可以通过设置marker参数来实现。 1. 使用默认标记 Matplotlib 提供了多种内置的标记类型,包括圆圈、三角形、星星等,常用的marker值如下: o: 圆圈 s: 方形 ^: 上三角 *: 星号 importmatplotlib.pyplotasplt x = [1,2,3,4,5] y = [10,20,25,30,40]# 绘制折线图并添加...
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...
函数是Matplotlib中用于绘制散点图的主要方法。它的基本语法如下: scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, colorbar=None, **kwargs) x, y: 分别表示点的横纵坐标。 s: 点的大小。 c: 点的颜色,可以是单个颜色或颜色数组。 marker: 点的形状。
matplotlib安装 pip3 install matplotlib 绘制常用图表 一.折线图 表示随着时间的推移某指标的变化趋势 参数详解 plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markersize,markeredgecolor,markeredgewidth,markerfacecolor,label) x:横坐标数据 y:纵坐标数据 linestyle:线条样式(’-’ , ‘.’ , ‘-.’ , ‘–’...
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: 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) ...
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') ...
importmatplotlib.pyplotasplt# 设置点的坐标x=5y=10plt.plot(x,y,marker='o',markersize=10,label='Point (5,10) - how2matplotlib.com')plt.legend()plt.show() Python Copy Output: 2. 使用scatter函数绘制点 虽然plot函数可以用来绘制点,但Matplotlib还提供了scatter函数专门用于绘制散点图。使用scatter可...
为了更好地理解Matplotlib中标记的结构,我们可以使用类图来展示相关的类之间的关系: +string markerStyle+string color+int size+string edgeColor+draw()Scatter+list x+list y+Marker marker+plot() 5. 甘特图示例 在某些情况下,我们可能想使用标记来表示项目的任务进度。甘特图是一种展示项目计划的有效方式。以下是...
在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。 可以看到scatter中有很多参数,经常使用的参数主要有以下几个: 散点图 以下是一个散点图的简单演示,利用numpy的random函数生成随机数,然后将这些点画出来。如图安装图中API设置窗口的参数,这里简单说一下cmap='jet_r'这个...
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...