plot([x],y,[fmt],*,data=None,**kwargs)plot([x],y,[fmt],[x2],y2,[fmt2],...,**kwargs) 好在文档给出了两种调用形式,可以看出plot方法是将y对x绘制线条和/或标记,也就是点与线段端点的坐标是由x,y提供的,但其x也是可以缺省的。 # fake datat=np.arange(0.0,2.0,0.01)s=1+np.sin(...
# 设置Seaborn的风格和颜色调色板sns.set_style("darkgrid")# 设置图片大小plt.figure(figsize=(8,6))# 设置宽10英寸,高6英寸# 绘制散点图,展示花瓣长度和花瓣宽度之间的关系sns.scatterplot(data=iris,x='petal_length',y='petal_width',hue='species',style='species')# 设置图表标题和标签plt.title('...
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=300) plt.show() 二,效果 画出来的效果我个人还是挺满意的,好看! 三,代码分析 上图用到的主要就是matplotlib.pyplot模块下的一些函数,更多关于matplotlib库...
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() on Tensor that requires ...
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) 常用的几个参数: 1.1 设置图列位置 plt.legend(loc='upper center') 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' 5: ‘right' 6: ‘center left' ...
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了一些高级的绘图功能,包括scatterplot散点图。在Seaborn中,我们可以通过自定义图例来增强散点图的可读性和信...
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) 常用的几个参数: 1.1 设置图列位置 plt.legend(loc='upper center') 1. 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' 5: ‘right'
Python中plt.plot（）、plt.scatter（）和plt.legend函数的⽤法⽰ 例 ⽬录 plt.plot()函数 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...
```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 3, 5] # 使用 scatterplot 绘制散点图 sns.scatterplot(x=x, y=y) # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 7.总结 Seaborn 库中的 scatterplot 函数...
plt.legend('x1') #显示所画的图 plt.show() 结果如下: 5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s中一个大小,其他如c,等用法一样,如下: (1)、不同大小 [python]view plaincopy #导入必要的模块