y = np.random.randint(0,100, size=(n)) colvals = preprocessing.minmax_scale(z) plt.scatter(x, y, color=cm.rainbow(colvals), marker='.') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() plt.scatterhas a parametersfor controlling the marker size. plt.scatter(x, y, color=cm.viridis...
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,) 输入数据 s:标量或array_like,shape(n,),可选 大小...
该函数接受两个参数,分别是x轴和y轴的数据。我们也可以通过传递额外的参数来设置标记的颜色、形状等属性。 plt.scatter(x,y) 1. 5. 设置标记大小 在绘制散点图后,我们可以使用plt.scatter()函数的s参数来设置标记的大小。s参数接受一个数值或一个列表,用于指定每个标记的大小。 plt.scatter(x,y,s=100)# ...
savefig_name=""):# 创建画图窗口fig=plt.figure(1,figsize=(8,8))# 将画图窗口分成2x2, 选择第一块区域作子图subplot1=fig.add_subplot(2,2,1)# 画散点图subplot1.scatter(x,y,s=marker_size,c='k',marker='.')# 画参考线subplot1.plot((0,300),(0,300),linestyle="--",linewidth=0.8,col...
6. 正式绘制散点图:scatter plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, linewidths=widths, alpha=0.5, marker='o') 其参数主要有: defscatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, ...
marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y, size=20, color="navy", alpha=0.5) # 显示 show(p) 运行结果如图3所示。 ▲图3 代码示例①运行结果 代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制;第11行采用circle方法进行散点图绘制(推荐)。关于这两个方法的参数说明如下。
suptitle('鸢尾花散点图', fontsize = 25) # 获取不同的特征组合, 两两组合绘制散点图 i = 0 for x in range(data_np.shape[1]): for y in range(x+1, data_np.shape[1]): X = data_np[:,x] Y = data_np[:,y] axes[i%3][i%2].scatter(X[:50], Y[:50], marker='x', c...
ax.scatter(a[0], b[0], marker=(xy4), s=500,facecolor='green') #为了饼图看得清,散点的size要大一些 plt.show() 得到结果就是: 首先讲讲x、y变量的生成,其原理是先根据每个占比数值所形成的角度(乘以2π,如2 * np.pi * 0.1),然后再用np.linspace函数五等分形成6个角度值,每个值赋予cos、...
size=20, # screen units 显示器像素单位 # radius=1, # data-space units 坐标轴单位 marker="circle", color="navy", alpha=0.5) # p.circle(x, y, size=20, color="navy", alpha=0.5) # 显示 show(p) 运行结果如图3所示。...
在matplotlib库,使用plt.scatter()函数生成散点图 importmatplotlib.pyplotasplt x=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]y=[6,3,6,5,5,5,0,3,2,8]plt.scatter(x,y)plt.show() image.png ''' plt.scatter()函数的主要参数: s: size的缩写,设置散点的大小。若是给定一个数值,则所有点的大小一致;若是给...