ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 注: 这就是scatter基本的用法。 最近开始学习python编程,遇到scatter函...
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: (1)、不同大小 #导入必要的模块 import numpy as np im...
ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o') #设置图标 plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 注: 这就是scatter基本的用法。 ---恢复内容结束--- 1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下: 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下: [python] view pl...
x_jitter,y_jitter:为x轴变量或y轴变量添加随机噪声,当x轴数据与y轴数据比较密集时,可以使用这两个参数。 scatter_kws:设置点的其他属性,如点的填充色、边框色、大小等。 line_kws:设置拟合线的其他属性,如线的形状、颜色、粗细等。 该函数的参数虽然比较多,但是大多数情况下读者只需使用几个重要的参数,如x...
1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下: 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下: #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()
1. plot()函数：是用于显示变量的编号趋势哦 2. scatter()函数：是用于显示变量之间的关系哦 3. xlim()和ylim()函数：是用于显示x轴和y轴范围的函数哦 4. xlabel()和ylabel()函数：是用于显示x轴和y轴标签的函数哦 5. grid()函数：是用于显示图表的网格线的函数哦 6. axhline()和...
绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使用plt.scatter()函数用于创建散点图,是数据可视化中常用的一个工具。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt# 示例数据 ...
python-pyplot库中legend函数即参数使⽤ 1.图例legend基础语法及⽤法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)Keyword Description loc Location code string, or tuple (see below).图例所有figure位置 prop the font property字体参数 fontsize the font size (used only if prop is ...
上图用到的主要就是matplotlib.pyplot模块下的一些函数,更多关于matplotlib库的知识还是直接看官方文档比较好:https://matplotlib.org/index.html 1,rcParams rcParams用来设置画图时的一些基本参数 2,scatter matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha...
scatter函数的参数解读 matplotlib模块中scatter函数语法及参数含义: plt.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None) x:指定散点图的x轴数据; y:指定散点图的y轴数据; ...