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
一、色条Colorbar的基础 在我们绘制有色阶的图片时,多会用到colorbar这个关联利器,色条可以直接将数值与颜色连接在一起。常用的scatter、contourf是非常适合使用的。第一节我们来简要谈谈常用的colorbar参数,以后例子都基于contourf命令。 第一个参数为colorbar传入参数,代表colorbar所关联的contourf,这种方式是最简单...
fig,ax=plt.subplots()sc=ax.scatter(x,y,c=z,cmap='viridis')plt.colorbar(sc) 1. 2. 3. 步骤四:设置colorbar刻度为小数 最后,我们需要设置colorbar的刻度为小数,可以通过以下代码实现。 cbar=plt.colorbar(sc)cbar.set_ticks(np.linspace(0,1,5))cbar.set_ticklabels(['0.0','0.25','0.5','...
print("Color values:", color_values) # 显示结果 plt.imshow([[i for i in range(len(data))]], aspect='auto') plt.scatter(*zip(*[(x, y) for x, (y, _) in enumerate(color_values)]), s=300, marker="o") plt.xticks(range(len(data)), data) plt.yticks([]) plt.title('Cust...
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...
plt.colorbar(scatter)# 添加colorbar,用于说明颜色对应的数据值 1. 步骤5: 显示图形 最后,我们使用show函数来展示我们创建的散点图。 plt.show()# 显示绘制的图形 1. 完整代码 将上面的步骤整合到一起,我们有: importnumpyasnp# 导入numpy库,方便进行数值运算importmatplotlib.pyplotasplt# 导入matplotlib.pyplot...
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...
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis',s = 40,marker = 'o',edgecolor = 'black') plt.colorbar() # 设置X轴、Y轴以及图表标题 plt.xlabel('学期', fontdict = {'family' : 'Simsun', 'color' : 'black', 'size' : 10}, labelpad = 20) ...
plt.colorbar(scatter) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Scatter Plot with Color-coded Sizes') 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`...
python实现给scatter设置颜⾊渐变条colorbar的⽅法python设置scatter颜⾊渐变的⽅法 参考代码如下：import matplotlib.pyplot as plt cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')xy = range(20)z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm)plt.colorbar(sc)plt.show() 其中...