y_values = [2, 3, 5, 7, 11] colors = ['red', 'blue', 'green', 'cyan', 'magenta'] # 使用颜色列表绘制散点图 plt.scatter(x_values, y_values, s=100, c=colors, marker='o') # 添加标题和轴标签 plt.title('Color List Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axi...
plt.pie(values, colors = color_set) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. Tips:饼图接受使用colors参数(注意,此处是colors,而不是在plt.plot()中使用的color)的颜色列表。但是,如果颜色数少于输入值列表中的元素数,那么plt.pie()将循环使用颜色列表中的颜色。在示例中,使用包含四种颜色的列表,为包含六个...
labellist= ['sleeping','eating','working','studing','playing'] colorlist = ['c','y','b','r','g']plt.stackplot(days, sleeping,eating,working,studing,playing,labels=labellist,colors=colorlist) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(loc=(0.07, 0.05)) plt.title('Stack Plots...
angles = np.pi / 2 - big_angle / 2 - df.index.to_series() * big_angle #计算角度 colors = [gram_color[gram] for gram in df.gram] # 配置颜色 p.annular_wedge( 0, 0, inner_radius, outer_radius, -big_angle + angles, angles, color=colors, ) # small wedges p.annular_wedge(0...
]color_vals=list(range(len(color_names)))colors=['red','green','blue','orange']num_colors=...
colors=color, labels=label_list, labeldistance=1.1, autopct="%1.1f%%", shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6) # 标签对象(设置显示中文) for t in l_text: print(dir(t)) #查看所有可使用的方法 # 给标签对象设置中文 t.set_fontproperties(my_font) ...
custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_cmap", colors, N=10) 使用colormap生成颜色 colors = custom_cmap(np.linspace(0, 1, 10)) 绘图 for i in range(len(x)): plt.plot(x[i], y[i], 'o', color=colors[i])
根据listx和listy两个列表,绘制折线。 语法:plot(列表x,列表y) 自定义样式之颜色color 自定义样式之线条外观linestyle solid:实线 dashed:虚线 dotted:点线 dashdot:点划线 自定义样式之阶段外观 可以使用marker参数来定义节点的外观,取值很多,使用时可以查找到即可。
plot(y) plot(y, '格式') plot(x, y) plot(x, y, '格式') plot(x1, y1, '格式1', x2, y2, '格式2' …… xn, yn, 格式n) #绘制一个点,点默认情况下是不显示的。如果需要让点能够显示,需要设置(marker参数可以设置点显示的形状)。#plt.plot(50, marker="d")#绘制多个数据,构成线型形状...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...