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, hold=None, data=None, **kwargs) 参数(Parameters)说明: x,y:array_like,
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, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, **kwargs) 参数: x, y:表示数据点的位置。 s:表示数据点的大小。 c:表示数据点的颜色。可以是单个颜色值或颜色数组。 marker:表示...
2,scatter 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...
plt.figure(figsize=(10,5))plt.scatter(male_athletes['Height'],male_athletes['Weight'],s=male_athletes['Age'],marker='^',color='g',label='男性',alpha=0.5)plt.scatter(female_athletes['Height'],female_athletes['Weight'],color='r',alpha=0.5,s=female_athletes['Age'],label='女性')plt...
在Matplotlib 中,基本的数据点标记可以通过设置marker参数来实现。 1. 使用默认标记 Matplotlib 提供了多种内置的标记类型,包括圆圈、三角形、星星等,常用的marker值如下: o: 圆圈 s: 方形 ^: 上三角 *: 星号 importmatplotlib.pyplotasplt x = [1,2,3,4,5] ...
markeredgewidth:标记外边线宽 markerfacecolor:标记填充颜色 label:图例名称 代码示例 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') # 使用自带的样式进行美化 # print(plt.style.available) # 打印出所有的样式 ...
marker: 点的形状,如'o'表示圆圈,'^'表示三角形等。 alpha: 点的透明度,取值范围从0(完全透明)到1(完全不透明)。 绘制一系列点: 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...
上图是用python中matplotlib包绘制的,而绘制成带饼图的散点图则是用了里边关键的marker参数,所以在介绍如何绘制此图之前,先说说marker参数的一个隐藏功能。一般的我们绘制散点图基本的命令为:import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o')...
1.定义mscatter函数 importmatplotlib.pyplot as pltdefmscatter(x, y, ax=None, m=None, **kw):importmatplotlib.markers as mmarkersifnotax: ax =plt.gca() sc= ax.scatter(x, y, **kw)if(misnotNone)and(len(m) ==len(x)): paths=[]formarkerinm:ifisinstance(marker, mmarkers.MarkerStyle...