importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')# 基于scatterplot函数绘制散点图sns.scatterplot(x=df["sepal_length"],y=df["sepal_width"])plt.show() 2 2. 基于matplotlib importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')# 基...
(penguins, hue="性别", palette=palettable.tableau.BlueRed_6.mpl_colors[0:3], diag_sharey=False) g.map_upper( sns.scatterplot, size=penguins["体重"], ) g.map_diag( sns.histplot, multiple="stack", ) g.map_lower( sns.kdeplot, fill=True, alpha=0.6, ) g.add_legend(title="") ...
plt.plot(x_data, y_data) plt.show() 对于requires_grad=True的张量,必须使用张量的data作为plot的输入,主要原因可能是因为原张量如果被设置为requires_grad=True,原张量中会包含data和grad两个数据,从而plot不知道使用哪个进行绘图,所以要指定出来是.data;否则会提示如下错误语句: RuntimeError:Can't call numpy...
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...
scatter(x1, y1, s=area, c=colors1, alpha=0.4, label='类别A') plt.scatter(x2, y2, s=area, c=colors2, alpha=0.4, label='类别B') plt.plot([0,9.5],[9.5,0],linewidth = '0.5',color='#000000') plt.legend() plt.savefig(r'C:\Users\jichao\Desktop\大论文\12345svm.png', dpi...
散点图 (Scatterplot)简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点,检测两个变量之间的关系,这就是散点图。 散点图可以了解数据之间的各种相关性,如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等,而且也可以通过数据点的密度(辅助拟合趋势线)来确定相关性的强度。另外,也可以探索出异常值(在远超出一般聚集区域的数据...
plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图...
plt.scatter()函数 plt.legend()函数 总结 plt.plot()函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)参数说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs第⼆组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜⾊字符、...
p.scatter(x, y, color='blue') # 散点颜色 p.plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点,红色线条,'-'表示线条 在上面的例子中,’b’代表蓝色,’o’代表圆点,’-‘表示线条。还有其他颜色代码可以参考Matplotlib官方文档。 标题你可以使用’title’参数添加标题。例如: p.title('我的标题') 这将为图像添加一...
1. plot()函数：是用于显示变量的编号趋势哦 2. scatter()函数：是用于显示变量之间的关系哦 3. xlim()和ylim()函数：是用于显示x轴和y轴范围的函数哦 4. xlabel()和ylabel()函数：是用于显示x轴和y轴标签的函数哦 5. grid()函数：是用于显示图表的网格线的函数哦 6. axhline()和...