现在,我们可以使用plt.scatter()函数来绘制散点图。该函数接受两个参数,分别是x轴和y轴的数据。我们也可以通过传递额外的参数来设置标记的颜色、形状等属性。 plt.scatter(x,y) 1. 5. 设置标记大小 在绘制散点图后,我们可以使用plt.scatter()函数的s参数来设置标记的大小。s参数接受一个数值或一个列表,用于指定每个标记
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) 参数(Parameters)说明: x,y:array_like,shape(n,) 输入数据 s:标量或array_like,shape(n,),可选 大小...
defscatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None,**kwargs):"""A scatter plot of *y* vs *x* with varying marker size and/or color. Parameters --- x, y : array_like, ...
See Also --- scatter : XY scatter plot with markers of varying size and/or color ( sometimes also called bubble chart). Notes --- **Format Strings** A format string consists of a part for color, marker and line:: fmt = '[color][marker][line]' Each of them is optional. If not ...
plt.title('cjavapy Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 3、柱状图(Bar Plot) 绘制柱状图(Bar Plot)是一种常见的方式来可视化数据。柱状图适合展示不同类别间的比较。使用plt.bar()函数是用于创建条形图的常用...
plt.scatter(xdata,ydata,marker='o',cmap=None,edgecolors='r',s=100) xdata,ydata:要绘制的数据点 也可直接给定为数组 marker:标记类型控制符 cmap:标记圆心的颜色,空心可写为 c =''或者cmap='' norm :设置数据亮度0-1,默认为None egdecolors:设置标记的边缘颜色 ...
scatter(today,yesterday,s=50,c='r',marker='<',alpha=0.5) # s:尺寸大小 # c: 颜色类型 # marker: 标记形状 plt.show() 条形图 (bar) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,axes = plt.subplots(ncols=2,nrows=2) ax1,ax2,ax3,ax4 = axes.ravel() N=5 y=[20,10,30...
scatterplot Bubble chart express scatter with color and size attributes scatterplot with size attribute Radar chart express line_polar matplotlib.pyplot figure Pictogram graph_objects Figure having Scatter with marker attribute matplotlib.pyplot figure with pywaffle package Spline chart express line with lin...
python绘图库matplotlib:画线的标志marker的设置——类型/size/空心/边线颜色及大小/显示marker超出边界部分 如题,最近有绘图的工作,要求就是使用python绘图库来画线并打上坐标点的标志,这时候就遇到了问题,这个线上的标志如果是实心的话就难以有区分度,但是设置为空心就需要考虑标志的边线粗细等问题,于是便有了本文...
p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 画图 p.scatter(x, y, size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y,...