# 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。...
散点图 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn') fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(2, 4) plt.show() 坐标 标题坐标 ax.set_title("平方数", fontsize=24) ax.set_xlabel("值", fontsize=14) ax.set_ylabel("值的平方", fontsize=14) 坐标轴取值范围 ax.axis([0, 110...
colors2='#DC143C'area=np.pi*4**2# 点面积 # 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\...
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。使用plt.scatter()函数用于创建散点图,...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #导入所需模块 plt.style.use('dark_background') #设置背景风格,这个风格我设的纯属好玩。。 plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80) #画布设置 x=np.random.rand(60)*4 y=np.random.rand(60)*4 ...
marker :标记点,默认是圆点,也可以换成其他的。 其他参数参考:matplotlib.pyplot.scatter官方文档。 比如我们有一组两万条左右得运动员身高和体重以及年龄的数据表格 new_athlete.csv : 那么可以通过以下代码来绘制散点图: import matplotlib.pyplot as plt ...
散点图 导包 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib as mpl 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import seaborn as sns 二维图(一个标签) X1是10
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]) ...
plt.scatter(x, y, c='r') # x,y值,点颜色 plt.show() 运行结果 (1) (2) 3结语 对于用python进行绘制直方图和散点图。这需要利用matplotlib库引用后才能画图,x,y数组自行设置数目相同即可,标签等不可出现中文。Plt.show()用于图形显示,不写则无法显示图形。