2. 3D散点图(3D Scatter Plot) 用于可视化三维数据的散点图,通过在三维空间中绘制数据点来展示数据的分布。 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 # 数据准备 x = np.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand(100) # y轴数...
官网: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html
案例链接:https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/scatter_masked.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-scatter-masked-py importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 固定随机数种子,便于复现np.random.seed(19680801)# 生成随机数据N=100r0=0.6x=0.9*np.random.rand(N)y=0.9*np.r...
AI代码解释 plt.scatter(x=[1,2,3,4],y=[1,2,3,4])plt.plot([1,2,3,4],[1,2,3,4],'o') 输出结果都是如下所示的散点图 简单的散点图,用plot方法绘制速度会更快,scatter方法则慢一点,所以只有当颜色和大小超过了一定数量时,才推荐使用scatter方法。 scatter函数本身的用法比较简单,难点在于其...
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ...
Matplotlib scatterplot animation 我正在尝试在matplotlib中绘制动画散点图。 到目前为止,我编写的代码是: import math import sympy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as ani def convert_to_polar_coordinates(num):...
matplotlib基础绘图命令之scatter 在matplotlib中,scatter方法用于绘制散点图,与plot方法不同之处在于,scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图,也就是我们常说的气泡图。基本用法如下 plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10...
首先,我们来看一个简单的matplotlib代码示例,它使用plot()和scatter()函数来绘制二维图形。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的线性数据集x = np.linspace(0,10,100) y =2* x +1# 使用plot()函数绘制线性图形plt.plot(x, y, label='y = 2x + 1')# 创建一个随机的散点数据...
plot() format string fmt = '[marker][line][color]' 值得一提的是除了表中的8种颜色,'CN'形式的色彩选择格式也是可以使用的。如果颜色是fmt格式化字符串中的唯一部分时,则可在fmt中使用matplotlib.colors规则。 调用plot方法的第二种形式,可以一次绘制多条折线。
在matplotlib中，许多绘图函数都具备marker参数，用于指定数据点的形状。本例中，'o'表示圆形，'^'表示三角形。使用s参数控制数据点大小，其单位为面积单位，因此输入的s值实际上代表了数据点的面积大小。同时，c参数用于设置数据点的颜色，数值越大，颜色越深。案例中通过调整s参数的值，巧妙地控制了...