plt.scatter(x,y,s=100)# 设置标记大小为100 1. 6. 显示图表 最后一步是显示我们创建的图表。这可以通过调用plt.show()函数来实现。 plt.show() 1. 完整代码 下面是所有步骤的完整代码示例: importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[6,7,8,9,10]plt.figure()plt.scatter(x,y,s=100)plt...
markeredgewidth=1.5 设置标志marker的边框(边线)的粗细 另外再给出一个例子: importmatplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,1, 2, 3, 4, 5], [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],\ color='r', label="Hello World", lw=1.5, ls='-', clip_on=False,\ marker='d', markersize=10, \#markerf...
在Python中,使用Matplotlib库中的matplotlib.pyplot.scatter()函数绘制散点图时,可以通过设置marker参数来指定Marker的形状,通过设置size参数来指定Marker的大小。 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[1,2,3,4,5]sizes=[10,20,30,40,50]plt.scatter(x,y,marker='o',s=sizes)plt.show() 1....
importmatplotlib.pyplot as plt x= [1,2,3,4] y= [1,2,3,4] y2= [2,4,6,8]#maker/makersize/markerfacecolor/markeredgecolor/color(指的是linecolor)/linestyle/linewidth/markeredgewidth//plot函数有很多的参数可以选择//主要有线的类型linestyle//线的宽度linewidth//线的颜色color//maker的样式marker...
import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5], [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],\ color='r', label="Hello World", lw=1.5, ls='-', clip_on=False,\ marker='d', markersize=10, markerfacecolor='none', markeredgecolor='r',markeredgewidth=1.5)plt.legend(loc="lo...
help(plt.plot) Help on function plot in module matplotlib.pyplot: plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) Plot y versus x as lines and/or markers. Call signatures:: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2],...
1、这里给出plot函数的部分常用参数: plt.plot(xdata, ydata, linewidth=None, linestyle=None, color=None, marker=None, markersize=None,markerfacecolor=None) xdata,ydata:要绘制的数据点 linewidth:线宽控制符 linstyle:线形控制符 color:颜色控制符 ...
关键语句：plt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5], [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],\ color='r', label="Hello World", lw=1.5, ls='-', clip_on=False,\ marker='d', markersize=10, markerfacecolor='none', markeredgecolor='r',markeredgewidth=1.5)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) ...
date) plt.show() 3. displot和jointplot中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ax = sns.boxplot(x) ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图的类型 分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时,将使用分组条形图。亚组通过不同的颜色进行区分。下面是这样一个图表的...