import matplotlib.pyplot as plt # 定义点的坐标列表 x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [2, 3, 5, 7, 11] # 绘制散点图 plt.scatter(x_values, y_values, s=100, c='blue', marker='o', alpha=0.6) # 添加标题和轴标签 plt.title('Scatter Plot of Points') plt.xlabel('X...
3. 散点矩阵图(Scatter Matrix Plot) 用于可视化多个变量之间的关系,通过绘制多个散点图组合在一起形成一个矩阵 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(0) data = np.random.rand(4, 100) # 生成一个4行...
scatter() 函数是Matplotlib库中用于绘制散点图的工具。通过设置不同的参数,我们可以控制点的样式、颜色和大小,从而在随机漫步中消除每个点的轮廓。此外,我们可以使用scatter()来重新绘制起点和终点,并指定它们的先后顺序。 消除随机漫步点的轮廓: 为了消除随机漫步中每个点的轮廓,我们可以在scatter()函数中设置marker参...
在Matplotlib中,我们可以使用scatter_matrix函数来创建散点矩阵图。scatter_matrix函数接受一个NumPy数组作为输入,并返回一个4x4的子图矩阵,其中每个子图表示数组中两个维度的散点图。下面是一个使用scatter_matrix函数创建散点矩阵图的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机数据 np....
title("Python Matplotlib - Density Scatter Plot", fontproperties=font_latex2, pad=12 ) # 文本的位置是根据数据坐标来确定的 ax.text(x=-5, y=4.5, s=r'$\ {R^2} = 0.522$', usetex=True, fontsize=14, fontweight="bold" ) # 显示网格 虚线和透明度 plt.grid(alpha=0.360, ls="--", ...
Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
1.matplotlib Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。 安装matplotib pip install -i https:///simple/ matplotlib 1. 测试matplotib
使用python matplotlib scatter函数进行绘制散点图 调用Matplotlib 的 scatter() 函数来绘制散点图,该函数支持如下常用参数: x:指定 X 轴数据。 y:指定 Y 轴数据。 s:指定散点的大小。 c:指定散点的颜色。 alpha:指定散点的透明度。 linewidths:指定散点边框线的宽度。
使用Python的matplotlib库绘制散点图的方法如下：准备数据：以鸢尾花数据集为例，该数据集包含四列特征信息：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。数据集共有150条记录，分为Setosa、Versicolor和Virginica三类，每类50条记录。选择特征和目标值：在绘制散点图时，可以选择特征数据作为x轴和y轴的数据。
import matplotlib.pyplotasplt #产生测试数据 x= np.arange(1,10) y=x fig=plt.figure() ax1= fig.add_subplot(111) #设置标题 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 ...