plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据点')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
要使用scatter()函数绘制一系列点,你需要提供两个列表:x_value列表和y_value列表,分别包含每个点的x和y坐标。 import matplotlib.pyplot as plt # 定义点的坐标列表 x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制散点图 plt.scatter(x_values, y_values, s=100, c='...
代码: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np #显示中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x_range=[1,2,2.3,1.8,4] y_range=[2,2.1,3,1.3,3] plt.scatter(x_range, y_range,...
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...
plt.scatter(x,y,s=area,c=colors,alpha=0.7,marker=r"$\clubsuit$") #不同点较大的就是这里的marker符号是用mathtext渲染字符串敲的 #这是个三叶草 plt.xlabel("x1") plt.ylabel("y1") plt.title("This is scatter",color="b") plt.legend("lucky") ...
python自带的plt可以给不同类别生成不同的颜色,但不能生成不同的性形状。所以需要自己实现一个方法。 1.定义mscatter函数 importmatplotlib.pyplot as pltdefmscatter(x, y, ax=None, m=None, **kw):importmatplotlib.markers as mmarkersifnotax: ax =plt.gca() ...
plt.scatter()函数用法 一.scatter()函数的定义 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) ...
散点图的绘制,使用的是plt.scatter方法,这个方法有以下参数: x,y:分别是x轴和y轴的数据集。两者的数据长度必须一致。 s:点的尺寸。如果是一个具体的数字,那么散点图的所有点都是一样大小,如果是一个序列,那么这个序列的长度应该和x轴数据量一致,序列中的每个元素代表每个点的尺寸。
1.1 scatter()函数 1.2 camp用法 2 简单实例:随机产生100个点 3 添加标签——plt.text() 4 colorbar颜色条:颜色渐变参数的使用 5 颜色 1 函数介绍 1.1 scatter()函数 scatter(x, y, s=None, marker=None, camp=None, norm=None, vmin=None,vmax=None,alpha=None, linewidth=None, verts=None, edgecol...
以下是一个使用scatter()函数定制随机漫步样式,并重新绘制起点和终点的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置随机漫步的参数 num_steps = 100 step_size = 1 # 初始化起点坐标 x = 0 y = 0 # 初始化图形 plt.figure(figsize=(8, 8)) # 记录路径上的点 # path = [...