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.
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...
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="age",data=df)
scatter:散点图 使用前: import matplotlib.pyplot as plt 1. 使用: plt.plot(x, y) plt.scatter(x, y) 1. 2. 除了带了个前缀,和matlab里绘图也没啥差别。 举例 a=1 b=0 x = torch.linspace(-1, 1, 100) y = a*x.pow(2)+b+0.1*torch.rand(x.size()) plt.scatter(x, y) # 待拟合...
plt.scatter([target_x[1], target_x[5], target_x[6]], [target_y[1], target_y[5], target_y[6]], s=[target_value[1], target_value[5], target_value[6]], color='#C05046', label='智能体1分配目标') plt.annotate( i + 1, xy=(target_x[i], target_y[i]), xytext=(...
# Map a scatter plot to the upper trianglegrid=grid.map_upper(plt.scatter,color='darkred') 该map_upper方法接受任何两个变量数组(如plt.scatter)和关联的关键字(如color)的函数。该map_lower方法完全相同,但填充网格的下三角形。因为它需要在接受单个阵列(记住对角线仅示出了一个变量)的函数略有不同。
matplotlib篇 plot & scatter #filename.py 获取当前文件名方法importsys#当前文件名print(sys.argv[0])#去除后缀后的文件名print(sys.argv[0].split('.')[0]) #mpl_squares.py 简单的平方折线图importmatplotlib.pyplot as pltimportsys input_values= [xforxinrange(1, 6)] ...
Machine Learning - Scatter Plot ❮ Previous Next ❯ Scatter PlotA scatter plot is a diagram where each value in the data set is represented by a dot.The Matplotlib module has a method for drawing scatter plots, it needs two arrays of the same length, one for the values of the x-...
print(data['species'].value_counts())if __name__ == '__main__': # 01. 柱状图 # 用于表示分类变量,它只显示平均值(或其他参数值)。 sns.barplot(x='species', y='petal_length', hue='species', data=data) plt.show() # 02. 散点图 sns.scatterplot(x='petal_length', y='sepal_...
ax4.scatter(x=data20['comment_count'],y=data20['sale_count'],color=['limegreen']) ax4.set_title('销量随商品评论数的变化',fontsize=12) ax4.set_xlim(xmin=0,xmax=2500000) ax4.set_xlabel('商品评论数') ax4.set_ylabel('销量')