Matplotlib Scatter Plot Example The definition of scatter plot with all the parameters is </> Copy 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) Exam...
函数是Matplotlib中用于绘制散点图的主要方法。它的基本语法如下: scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, colorbar=None, **kwargs) x, y: 分别表示点的横纵坐标。 s: 点的大小。 c: 点的颜色,可以是单个颜色或颜色数组。 marker: 点的形状。
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...
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，巧妙地控制了数...
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...
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...
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...
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: ...
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
ExampleGet your own Python Server A simple scatter plot: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])plt.scatter(x, y)plt.show() Result: Try it Yourself ...