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的一些关键参数和功能：数据点...
python绘制Bubble气泡图pltscatter 先上结果: 基础语法: Axes.*scatter(**x*, y**,** s=None**,** c=None**,** marker=None**,** cmap=None**,** norm=None**,** vmin=None**,** vmax=None**,** alpha=None**,** linewidths=None**,** *,** edgecolors=None**,** plotnonfinite=Fa...
sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu...
使用plt.scatter()绘制散点图,其中x和y是散点的横纵坐标,c是颜色值,s是散点的大小,cmap是颜色映射,并使用plt.colorbar()添加颜色条。 紧接着,使用plt.rc()设置字体为Times New Roman;随后,生成一条直线的横坐标范围,使用np.linspace()生成一系列横坐标值,并存储在x_line中;这些点将组成后续所得散点图中...
c:点的颜色。可以为具体的颜色,也可以为一个序列或者是一个cmap对象。 marker:标记点,默认是圆点,也可以换成其他的。 其他参数:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter。 比如有一组运动员身高和体重以及年龄的数据,那么可以通过以下代码来绘制散点图: ...
(centers)mscatter(dataY[:,0],dataY[:,1],c=datay_kmeans,s=30,m=markers,cmap='viridis') plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c="red",s=100) plt.title("k-means cluster") plt.show()#gmmY = GaussianMixture(n_components=4)gmm = GaussianMixture(n_components=3,random_state=10...
cmap=plt.get_cmap('RdYlBu') 1. 4. 绘制图表 然后,我们可以使用scatter函数绘制散点图,并使用cmap参数将数据进行颜色编码。 plt.scatter(range(len(data)),data,c=data,cmap=cmap) 1. 在这里,range(len(data))用于生成横坐标,c=data表示将数据编码为颜色。
sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r,...
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) x,y——设置点的位置 s——点的大小 c——点的颜色 marker——点的形状 cmap——可以用来控制...
import matplotlib.pyplot as plt 生成随机数据 data = np.random.rand(50) 创建一个散点图,设置cmap参数为'viridis' plt.scatter(np.arange(50), data, c=data, cmap='viridis') 显示图形 plt.show() 5、cmap参数与数据归一化 在使用cmap参数时,有时需要对数据进行归一化处理,以便将数据映射到合适的颜色...