widths = np.arange(n)#0-9的数字 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=...
plt.scatter(x_data, y_data,s=50)#相当于size,调节点的大小 #设置图的标题,并给各坐标轴加上标签 plt.title("Point", fontsize=15) plt.xlabel("x", fontsize=15) plt.ylabel("y", fontsize=15) #设置各轴的刻度标记大小 plt.tick_params(axis='both', labelsize=15) plt.show() 1. 2. 3...
1. 使用matplotlib.pyplot.scatter() 和 scipy.stats.gaussian_kde() 画密度散点图 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from scipy.stats import
plt.scatter(x_values, y_values, s=100*y_values, color='green', marker='o', alpha=0.6) # 添加标题和标签 plt.title('Scatter Plot with Adjusted Point Size') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图像 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在这个例子中...
plt.scatter(x,y,label= '3月份',alpha=0.5,s=size,c='red') # 调整x轴的刻度 my_font = font_manager.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc',size=10) _xticks_labels = ['3月{}日'.format(i) for i in x]
scatter.legend(handles=handles[1:4]+handles[5:],labels=labels[1:4]+labels_size,ncol=8,loc="upper center",frameon=False,fontsize=7,markerscale=1,bbox_to_anchor=(0.5,1.03)) 可视化效果如下: 总结 本期推文我们推出了基础散点图的Python绘制版本,希望可以满足喜欢使用Python绘图的小伙伴。大家有啥意...
创建气泡图使用scatter()函数来绘制气泡图：plt.scatter(x, y, s=size, alpha=0.5)plt.xlabel("X...
linear_model import LinearRegression def Line_base_by_two_point(): X = [[2],[3]] y = [3,4] # 用线性模型拟合这两个点 lr = LinearRegression().fit(X,y) # 画出通过两个点([2,3]和[3,4])直线z = np.linspace(-5,5,20) plt.scatter(X,y,s=80) plt.plot(z,lr.predict(z....
random.rand(N))**2 # 0 to 10 point radii c = np.sqrt(area) r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2) area1 = np.ma.masked_where(r < r0, area) area2 = np.ma.masked_where(r >= r0, area) plt.scatter(x, y, s=area1, marker='^', c=c) plt.scatter(x, y, s=area2, ...
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="...