y_data=torch.sin(x_data) plt.plot(x_data, y_data) plt.show() 对于requires_grad=True的张量,必须使用张量的data作为plot的输入,主要原因可能是因为原张量如果被设置为requires_grad=True,原张量中会包含data和grad两个数据,从而plot不知道使用哪个进行绘图,所以要指定出来是.data
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) 这将创建一个10x6英寸的图像。 颜色你可以使用各种参数设置线条颜色、标记颜色等。例如: p.plot(x, y, color='red') # 线条颜色 p.scatter(x, y, color='blue') # 散点颜色 p.plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点,红色线条,'-'表示...
plt.scatter()函数 plt.legend()函数 总结 plt.plot()函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)参数说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs第⼆组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜⾊字符、...
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.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 结果如下: 5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s中一个大小,其他如c,等用法一样,如下: ...
通过本文的介绍,你学会了如何在Python中绘制散点图,并添加图例和标签。首先,我们需要准备数据,然后使用plt.scatter()函数绘制散点图。接下来,使用plt.legend()函数添加图例,使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数添加标签。最后,使用plt.show()函数显示散点图。希望本文对你有所帮助!
plt.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1) # Add l1 as a separate artist to the axes plt.gca().add_artist(l1) import matplotlib.pyplot as plt line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') ...
, route_coords[:, 1], color='red', label='Route Line')# 设置图表标题和图例plt.title('Scatter Plot with Route Line')plt.legend()# 显示图表plt.show()结果 plt.scatter散点图详细参数介绍：# 绘制散点图 plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据...
plt.style.use('ggplot') # 设置大小 像素 plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制散点图 plt.scatter(age, rating) # 添加描述信息 plt.title('运动员年龄与评分散点图') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('评分') plt.show() 3. 绘制直方图 ...
对各个类,需要分别单独用scatter画,分别标注颜色,同时用label标注这一类的名字 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...