Matplotlib scatter plot color by category legend Table of Contents Matplotlib scatter plot color For data visualization, matplotlib provides apyplotmodule, under this module we have ascatter()function to plot a scatter graph. And here we’ll learn how to color scatter plot depending upon different ...
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 sValue = x*10 ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x') #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. 1...
categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i / float(len(categories) - 1)) for i in range(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') for ...
我们可以使用scatter函数绘制这些离散点,使其在图中可见。 # 绘制离散点plt.scatter(x,y,color='red',label='Discrete Points')# 红色离散点 1. 2. 步骤5:从离散点绘制线 接下来,我们使用plot函数将离散点连接起来,形成一条线。 # 绘制线条连接离散点plt.plot(x,y,color='blue',label='Line Connecting P...
sns.scatterplot(data=data, x='x', y='y',hue='category') plt.title('Scatter Plot') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() 这个散点图会将不同的类别用不同的颜色表示,更容易区分不同的数据点。 另外一个Seaborn库的例子是使用sns.lineplot()函数创建折线图: ...
data=df, kind="kde", color="g"); 这个基本上是我们之前讨论过的核密度图的双变量版本。 散点图矩阵 在某些情形下,我们可能想要绘制如下所示的散点图矩阵(scatterplot matrix)。它的对角线包含变量的分布,而每对变量的散点图填充了矩阵的其余部分。
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
然后,使用 scatter 方法创建散点图,指定 x 和 y 的数据列。最后,使用 show 方法显示图表。 四、其他库 除了上述提到的库,还有许多其他的 Python 数据可视化库可供选择,包括: Bokeh:用于创建交互式和响应式的图表和应用程序。 ggplot:基于 R 语言中的 ggplot2 包,提供了类似的语法和图表风格。 Pygal:创建矢量...
categories = np.unique(midwest['category']) colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))] # Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category fig = plt.figure(figsize=(16,10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') ...
sns.relplot(x="passengerid",y="age",col="pclass",hue=None, row=None,kind='scatter',data=df)#kind为line,scatter;col表示按照该列进行分列绘图#下面是具体的折线图和散点图函数,但这两种方法均不能进行分面sns.lineplot(x="passengerid",y="age",data=df)sns.scatterplot(x="passengerid",y="...