Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。 2. M
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...
Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、...
2.2 散点图(Scatter Plot) 散点图适合表示数据的离散分布情况,可用于发现变量之间的关系。绘制散点图的代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt# 定义数据x = [1,2,3,4,5,6] y = [2,3,4,6,7,8]# 绘制散点图plt.scatter(x, y, color='r', marker='x') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...
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 ...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5] # 使用Seaborn创建直方图 sns.histplot(data, bins=5, kde=True, color='skyblue') # 添加标题和标签 plt.title('Histogram with Seaborn') plt.xlabel('Values') ...
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 ...
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) 1. MarkerStyle 示例 import numpy as np ...
# 0、导入包import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd# 1、准备数据x = np.random.randn(200)y = np.random.randn(200)# 2、创建图像fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(6, 6), facecolor=(0, 1, 0, 1))# 3、绘图ax1 = axes[0, 0]ax1.scatter(x, ...