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, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, **kwargs) 参数: x, y:表示数据点的位置。 s:表示数据点的大小。 c:表示数据点的颜色。可以是单个颜色值或颜色数组。 marker:表示...
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(’-’ , ‘.’ , ‘-.’ , ‘–’...
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 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) ...
marker:标记点,默认是圆点,也可以换成其他的。 其他参数:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter。 比如有一组运动员身高和体重以及年龄的数据,那么可以通过以下代码来绘制散点图: 代码语言:javascript ...
使用Python可视化扩展库Matplotlib中模块pyplot的plot()函数绘制折线图时可以使用marker设置在采样点位置显示的散点符号形状,使用scatter()函数绘制散点图时也支持同样的marker参数,使用bar()和barh()绘制柱状图时可以使用hatch参数指定内部填充符号(hatch参数的取值是marker参数取值的子集,并不是全部支持)。该参数的取值与...
2、matplotlib.pyplot.scatter法绘制散点图 3、matplotlib.axes.Axes.scatter法绘制散点图 1、鸢尾花(iris)数据集 数据集导入、查看特征 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramefromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()dir(iris) ...
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") ...