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:x和y参数：这两个参数是必须的，分别代表散点图的x坐标和y坐标。s参数：控制点的大小，默认...
# 创建一个散点图 plt.scatter(x, y)# 添加标题和轴标签 plt.title('散点图示例',fontproperties='SimHei')plt.xlabel('x轴')plt.ylabel('y轴')# 显示图形 plt.show()这段代码会生成一个包含50个随机点的散点图。x和y轴的值都是随机生成的，因此每次运行这段代码时，都会得到一个不同的散点图。...
心形图 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成从-1到1的以为数组作为x轴的数据x_data1=np.linspace(-1,1,1000)#根据心形公式,得到y的表达式,由于有正负之分,故分开表示y_data1=np.sqrt(1-x_data1**2)+pow(np.abs(x_data1),float(2)/float(3))y_data2=-np.sqrt(1-x_data1**2)+po...
这次是介绍python绘制散点图,计算决定系数并且添加拟合曲线,此处的拟合曲线是指数型,可以根据需求改变拟合曲线的方法 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit # plt.rcParams["font.sans-serif"]=["STZhongsong"] #设置字体(不被注释情况下...
一、基础散点图 Matplotlib绘制散点图主要使用matplotlib.pyplot类中的scatter函数,其详细的用法参考官方文档,这里附上链接:Matplotlib官方文档。接下来将介绍如何利用scatter函数绘制散点图。首先来一个示例: # coding=utf-8 # 导入包和类 import matplotlib.pyplot as plt ...
1.画散点图 2.画柱状图 3.等高线图 4.image图 5.画3D图 1.画散点图 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成100个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集,并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示: ...
plt.title('cjavapy Line 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() 2、散点图(Scatter Plot) 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...
plt.scatter(x, y, c=colors) plt.show() 显示结果如下: 设置两组散点图: 实例 importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np x= np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y= np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) ...
seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图,可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法 修改参数 代码语言:javascript 复制 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp sns.set(font='SimHei',font_scale=0.8,style="darkgrid")# 解决Seaborn中文显示问题 ...
# 画散点图 plt.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=300)pl...