plt.scatter是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。这个函数非常灵活，可以用于显示二维数据点的分布，并且可以定制多种属性来满足不同的绘图需求。下面是一个详细的例子，展示了如何使用plt.scatter函数来绘制一个散点图，并调整其各种属性。案例一、代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# ...
# 创建一个散点图 plt.scatter(x, y)# 添加标题和轴标签 plt.title('散点图示例',fontproperties='SimHei')plt.xlabel('x轴')plt.ylabel('y轴')# 显示图形 plt.show()这段代码会生成一个包含50个随机点的散点图。x和y轴的值都是随机生成的，因此每次运行这段代码时，都会得到一个不同的散点图。...
散点图的绘制,使用的是plt.scatter方法,这个方法有以下参数: x,y:分别是x轴和y轴的数据集。两者的数据长度必须一致。 s:点的尺寸。如果是一个具体的数字,那么散点图的所有点都是一样大小,如果是一个序列,那么这个序列的长度应该和x轴数据量一致,序列中的每个元素代表每个点的尺寸。 c:点的颜色。可以为具体...
9-12行:创建一个图形对象fig和一个轴对象ax,这两个对象将用于绘制图形。 14行:使用ax.scatter函数在轴对象ax上绘制散点图,其中x_values和y_values分别是散点的x和y坐标,c=y_values表示散点的颜色映射到y值,cmap=plt.cm.Blues定义了使用的颜色映射为蓝色渐变,s=100设置散点的大小。 17-19行:使用ax.set_...
['soil_m'] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y, color='black') # 定义指数幂函数 def exponential_func(x, a, b): return a * np.exp(b * x) # 进行指数幂拟合 params, covariance = curve_fit(exponential_func, x, y) a, b = params # 生成拟合后的数据 x_fit = ...
year==yearX=df[BM]['Healthy_life_expectancy_at_birth']Y=df[BM]['Log_GDP_per_capita']plt....
plt.subplot(121)plt.scatter(x1,y1)# 绘制第一个子图的散点图plt.subplot(122)plt.scatter(x2,y2)# 绘制第二个子图的散点图plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 这段代码分别在两个子图中绘制了对应的散点图,并最终显示出来。 总结 通过以上步骤,我们成功实现了“python plt画图两张散点子图”的操作。希...
plt.show() 显示结果如下: 使用随机数来设置散点图: 实例 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#随机数生成器的种子np.random.seed(19680801) N= 50x=np.random.rand(N) y=np.random.rand(N) colors=np.random.rand(N) area= (30 * np.random.rand(N))**2#0 to 15 point radiiplt....
seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图,可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法 修改参数 代码语言:javascript 复制 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp sns.set(font='SimHei',font_scale=0.8,style="darkgrid")# 解决Seaborn中文显示问题 ...
先画一个最简单的折线图。 import matplotlib.pyplot as plt squares = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(squares) plt.show() 1. 2. 3. 4. 为了便于将来更灵活地摆放多个图,推荐下面这种写法: import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ...