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.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...
python scatter参数 在Python中,scatter()函数用于绘制散点图。该函数的参数如下: 1. x:表示散点图中的点的x坐标,可以是一个数组或者列表。 2. y:表示散点图中的点的y坐标,可以是一个数组或者列表。 3. s:用于指定散点的大小,默认为None。可以是一个数字,表示所有散点的大小相同;也可以是一个数组或者...
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=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...
ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') 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 [python] view plain copy #导入必要的模块 impo...
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:x和y参数：这两个参数是必须的，分别代表散点图的x坐标和y坐标。s参数：控制点的大小，默认...
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,shape(n,) ...
首先,使用scatter()函数创建散点图时,我们可以通过c参数传递一个颜色数组,用于控制每个点的颜色。而后,使用colorbar()函数创建一个与当前图表上的色域相对应的颜色条。在colorbar()函数中可以设置多个属性,如标签(label)、刻度(ticks)和方向(orientation)等。
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, alpha=None)参数说明： - x: 横坐标数据的数组或者Series - y: 纵坐标数据的数组或者Series - s: 散点的大小，默认为20 - c: 散点的颜色，默认为蓝色 - marker: 散点的形状，默认为圆形 - cmap: 颜色映射，用于设置散点...
使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图,其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为: 主要参数说明如下: x,y:数组。 s:散点图中点的大小,可选。 c:散点图中点的颜色,可选。 marker:散点图的形状,可选。 alpha:表示透明度,在 0~1 取值,可选。