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...
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 [python] view plain copy #导入必要的...
python scatter函数用法 scatter函数是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。散点图可以展示两个变量之间的关系，其中每个点表示一个观测值。散点图常用于探索数据的分布，以及查看变量之间的相关性和离散程度。使用scatter函数绘制散点图的基本语法如下：plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ...
np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() 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 ...
def plot_scatter(df): # 绘制散点图 plt.figure(figsize=(14, 6)) # 遍历每个样本绘制散点图 for column in df.columns[1:]: # 跳过'化学成分'列,从'样本1'开始 plt.scatter(df['化学成分'], df[column], label=column, s=100) # s控制点的大小 ...
Python中的scatter函数是Matplotlib库中的一个函数,用于绘制散点图。散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表类型,其中每个点代表一个数据点,其位置由其两个变量的值确定。 scatter函数的基本语法如下: ```python matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vm...
1. scatter() 函数 scatter() 函数的语法模板如下: AI检测代码解析 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, *kwargs) ...
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,*,edgecolors=None,plotnonfinite=False,data=None,**kwargs) ...
distances = [distance(p_data, centers[c])forcincenters]returnnp.argmin(distances) x = np.random.randint(0,high=10,size=(200,2)) centers,clusters= k_means(x,3) print(centers) clusters forcenterincenters: plt.scatter(centers[center][0],centers[center][1],marker='*',s=150)...
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels_pred, cmap='viridis', alpha=0.7, edgecolors='k') plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='X', s=200, label='Centroids') plt.title('K-Means Clustering') ...