plt.ylabel('Y-axis')# 显示图表plt.show() 在上面的示例中,我们首先准备了 x 和 y 的数据。然后,使用 plot 方法绘制折线图。接下来,使用 title、xlabel 和 ylabel 方法添加标题和标签。最后,使用 show 方法显示图表。 二、Seaborn Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库,它提供了更简洁和美观的...
scatter(x1, y1, s=area, c=colors1, alpha=0.4, label='类别A') plt.scatter(x2, y2, s=area, c=colors2, alpha=0.4, label='类别B') plt.plot([0,9.5],[9.5,0],linewidth = '0.5',color='#000000') plt.legend() plt.savefig(r'C:\Users\jichao\Desktop\大论文\12345svm.png', dpi...
# 设置Seaborn的风格和颜色调色板sns.set_style("darkgrid")# 设置图片大小plt.figure(figsize=(8,6))# 设置宽10英寸,高6英寸# 绘制散点图,展示花瓣长度和花瓣宽度之间的关系sns.scatterplot(data=iris,x='petal_length',y='petal_width',hue='species',style='species')# 设置图表标题和标签plt.title('...
我们首先创建了一个包含x值的列表,其中包含数字1~1000.接下来是一个生成y值的列表,它遍历x值,计算其平方值,并将结果存储到列表y_values中,然后,将输入列表和输出列表传递给scatter()。 由于数据集较大,我们将点设置的比较小,并使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围,函数axis()要求提供四个值,x和y坐标轴...
plt.plot(x,y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 3. 设置样式 【示例】绘制折线图并设置样式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt # 准备绘制点坐标 x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 ...
3、Scatter Plot 点图 我们就拿刚才我们下载的IBM的股票数据来画图。首先我们看下数据是什么样的。我们的数据主要由2部分组成，一个是时间，另一个是每个时间所对应的值。IBM = result_df['IBM']IBM.head()Date 2015-01-31 156.116669 2015-02-28 160.925264 2015-03-31 161.106818 2015-04-3...
, route_coords[:, 1], color='red', label='Route Line')# 设置图表标题和图例plt.title('Scatter Plot with Route Line')plt.legend()# 显示图表plt.show()结果 plt.scatter散点图详细参数介绍：# 绘制散点图 plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据...
plot():绘制折线图、散点图等。可以设置数据、线条颜色、线型、标记、标签等参数。 scatter():绘制散点图。可以设置数据、颜色、尺寸、标签等参数。 bar():绘制条形图。可以设置数据、颜色、宽度、对齐方式、标签等参数。 hist():绘制直方图。可以设置数据、颜色、直方条数、标签等参数。
这里用plot来实行 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10,10) # 饮用numpy来为自变量复制,这里意思是从-10到10 y = x ** 2+2*x+1 # 这是一个2次函数的表达式 plt.plot(x, y, 'r') # 画出图象并用红色笔 ...
1、使用 scatterplot 绘制双变量分布 scatterplot() 函数用于绘制双变量分布图形,通常用于研究两个变量之间的关系。使用scatterplot()函数可以绘制两个变量之间的散点图。常用参数如下, 参数 描述 x x轴上的数据。 y y轴上的数据。 hue 用于分组