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...
plt.scatter(x,y,c="b",label="scatter figure") 1. 参数说明: x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 c:散点图中标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本 1. 2. 3. 4. 代码实例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) y = np.random.rand(1000) #...
plt.xlabel('横轴')plt.ylabel('纵轴') 1. 2. 完整代码 下面是绘制散点图、添加图例和标签的完整代码: importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.scatter(x,y,label='数据点',color='r',marker='o')plt.legend(loc='upper right')plt.xlabel('横轴')plt.ylabel('纵轴...
无论如何,设置标题的通常方法是 plt.title 。设置标签的常用方法是 plt.xlabel 和plt.ylabel。 import matplotlib.pyplot as plt x= [8,3,5]; y = [3,4,5] plt.scatter(x,y) plt.title("title") plt.xlabel("x-label") plt.ylabel("y-label") plt.show() 原文由 ImportanceOfBeingErnest 发布...
plt.title("标记边框和填充") plt.show() 2. 不同点不同样式 通过循环或列表的方式,可以为不同的数据点设置不同的标记样式: markers = ['o','s','^','*','d']fori, markerinenumerate(markers): plt.plot(x[i], y[i], marker=marker, markersize=12, label=f"Point{i+1}") ...
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...
python 单独设置在plot每条线的label为中文 部分代码如下: fig,(scatter,plot) = plt.subplots(1,2,figsize=(16,8)) scatter.scatter(range(len(data)),np.true_divide(data[::-1,2],data[::-1,3])) scatter.plot([1]*len(data),label='1/1')...
import matplotlib.pyplot as plt #导入包 fig = plt.figure() #创建空图 x_label = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #x轴的坐标 y_label = [1,3,2,3,2,6,4,7,2] #y轴坐标 clo = [1.1,1.3,1.4,1.6,1.7,1.9,2,3,4]#设置颜色 plt.scatter(x_label,y_label,c=clo) #构建散点图,可以设置...
#导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.s...
用label标注之后再用legend画图例,loc可以直接选'best' plt.scatter(np.array(separated_vectors_x_list[0]),np.array(separated_vectors_y_list[0]),s=1,c='white',label='none')plt.legend(loc="upper right") 顺便补充,确定画图横向纵向的范围的方法: ...