这里我的args.camp1=‘coolwarm’ 颜色cmap 中找到。 这里的s=args.s1代表散点中散点的大小,我这里设置为100,这可能是和画布大小有关。 散点图框架代码 #绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) #绘制第一组数据 for i in range(numpy1.shape[1]): ax.scatter([i+0.2 for _ in range...
s: 散点图中点的大小,可选。 c: 散点图中点的颜色,可选。 marker: 散点图的形状,可选。 alpha: 表示透明度,在 0~1 取值,可选。 linewidths: 表示线条粗细,可选。 示例: 绘制身高—体重的散点图 运行脚本输出如图1-2所示的图形。 图1-2 基本的散点图 散点图主要演示两个变量的相关性: 正相关、...
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5),dpi = 600) # 绘制散点图,并指定不同颜色、大小和透明度 x = np.arange(nscores) y = x s1 = 3*chinese_scores # 大小与分数相关 s2 = math_scores*2 s3 = english_scores *1 c1 = chinese_scores # 颜色深浅与温度相关 c2 = math_scores c3 = engli...
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...
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]) ...
s:控制标记点的大小 散点图、线图、等值线图绘制 散点图绘制 import matplotlib.pyplot as plt a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[2.518,3.68,5.23,6.97,7.34,9.45,10.49,12.45,14.34] # 1.线图 #调用plt.plot来画图,横轴纵轴两个参数即可 plt.scatter(a,b) ...
plt.show() ``` 在上述代码中,我们将`sizes`数组既用作散点的大小参数`s`,又用作颜色参数`c`。通过指定`cmap='viridis'`参数,我们可以选择颜色映射。此外,我们还设置了散点的透明度`alpha`、边缘颜色`edgecolors`和边缘宽度`linewidth`。 结论 通过将散点图中数据点的数值大小映射到颜色上,我们可以更直观地...
plt.show() ② s(size):点面积,参数的使用实例 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt N= 1000x=np.random.randn(N) y=np.random.randn(N) plt.scatter(x, y,s=x*20) plt.show() ③ c,marker图案颜色及形状参数 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt ...
然后,我们创建了一个大小为5的列表sizes,用于设置数据点的大小。接下来,我们使用plt.scatter()函数绘制散点图,并通过s参数来设置数据点的大小。最后,我们添加了图表标题和坐标轴标签,并使用plt.show()函数显示图表。 通过运行上面的代码,我们可以得到一个带有不同大小数据点的散点图。数据点的大小可以反映出其在...