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...
【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(二十):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(6)3D向量场图(3D Vector Field Plot) plot教程python深度学习matplotlib Python本身是一种伟大的通用编程语言,在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算...
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,...
Matplotlib是一个Python的图形库,它支持多种静态、动态和交互式的图表。为了创建3D图表,我们需要使用Matplotlib的mpl_toolkits.mplot3d模块。 示例代码 1:导入必要的库 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp Python Copy 2. 创建3D散点图 创建3D散点图的第一步...
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="--", ...
随机漫步是模拟随机过程的有趣方式,它通过一系列的随机步骤来展示数据的演变。在Python中,我们可以 使用Matplotlib库的scatter()函数来定制随机漫步的可视化,消除每个点周围的轮廓,并突出显示起点和终点。本文…
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...
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。
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. MarkerStyle 示例 import numpy as np ...
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 ...