首先,调用scatter()并使用参数s设置绘制图形时使用的点的尺寸。如果此时运行scatter_squares.py,将在图表中央看到一个点,如下图所示: 6. 使用scatter()绘制一系列点 要绘制一系列的店,可向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表,如下所示: 列表x_values包含要计算平方值的数,列表y_values包含前述数的平方...
xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() AI代码助手复制代码 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap...
x=np.linspace(0,10,100)sin_y=np.sin(x)cos_y=np.cos(x)# 绘制正弦余弦图 # plt.plot(x,sin_y,'o')# 加一个参数'o'效果与scatter是一样的 # plt.plot(x,cos_y,'o')# 绘制散点图 plt.scatter(x,sin_y)plt.scatter(x,cos_y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 【示例】使用s...
在这个示例中,我们通过range()函数创建了一个包含与x相同长度的列表,用于表示散点图的颜色值。然后,我们使用c参数将这个颜色列表传递给scatter()函数,并使用cmap参数指定使用HSV颜色模型来生成渐变颜色。 自定义渐变颜色 除了使用预定义的颜色模型外,我们还可以自定义散点图的渐变颜色。Matplotlib提供了一种名为Listed...
sc = ax.scatter(x, y, z, c=categories, cmap=cmap) 添加颜色条,并设置标签 cb = plt.colorbar(sc, ticks=range(5)) cb.set_label('Category') cb.set_ticks([0, 1, 2, 3, 4]) cb.set_ticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) ...
scatter(df, y="nation", x="count", color="medal", symbol="medal") fig.update_traces(marker_size=10) fig.show() seaborn code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns sns.set_context({'figure.figsize':[15, 8]}) sns.set_theme(style="whitegrid") ...
() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') scatter = ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis') # 使用scatter代替plot,并用z作为颜色 plt.colorbar(scatter) # 添加颜色条 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') ax.set_title('Lorenz Attractor') plt.show...
python实现给scatter设置颜⾊渐变条colorbar的⽅法python设置scatter颜⾊渐变的⽅法 参考代码如下：import matplotlib.pyplot as plt cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')xy = range(20)z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm)plt.colorbar(sc)plt.show() 其中...
xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark...
import plotly.express as px iris = px.data.iris() fig = px.scatter(iris, x="sepal_width",...