2.2 散点图(Scatter Plot) 散点图适合表示数据的离散分布情况,可用于发现变量之间的关系。绘制散点图的代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt# 定义数据x = [1,2,3,4,5,6] y = [2,3,4,6,7,8]# 绘制散点图plt.scatter(x, y, color='r', marker='x') plt.xlabel('X
Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、...
Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。 2. Matplotlib的安装 Windows系统安装 Matplotlib,执行如下命令: pip install matplotlib 换源安装执行命令: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib 二、绘制基础 在使用Matplotlib绘制图形时,其中有两个最为常用的场景。一个是画点,一个...
Plotly是一个强大的交互性绘图库,可以与Matplotlib和Seaborn无缝集成。以下是一个简单的例子: import plotly.express as px # 创建数据 df = px.data.iris() # 使用Plotly创建交互性散点图 fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species', size='petal_length', hover_data=...
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。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使用plt.scatter()函数用于创建散点图,是数据可视化中常用的一个工具。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt ...
import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np #显示中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x_range=[1,2,2.3,1.8,4] y_range=[2,2.1,3,1.3,3] plt.scatter(x_range, y_range,30,'r',alpha=0.5,label='Data Points...
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。散点图通常用于比较两个变量之间的关系。使用plt.scatter()函数用于创建散点图,是数据可视化中常用的一个工具。常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt ...
ScatterPlot WireframePlot SurfacePlot ContourPlot FilledContourPlot PolygonPlot BarPlot Text 写在篇后 写在篇前 matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 1024 # data size X = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的X值 Y = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的Y值 T = np.arctan2(Y,X) # for color value 数据集生成完毕,现在来用scatterplot这个点集,鼠标点上去,可以看到...
中文网址:https://www.matplotlib.net/stable/plot_types/index.html 视频:【Python第三方库:matplotlib入门】 https://www.bilibili.com/video/BV1Dt421P74t/ ####1 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 8...