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) 属性参数意义 坐标 x,y 输入点列的数组,长度都是size 点大小...
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)...
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例5:设置size ,根据设置的类别,产生大小不同的点的散点图 """ sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", size="time",data=tips) plt.show() 代码语言:txt AI代码解释 import matplotl...
x和y参数指定x轴和y轴坐标,s参数指定mark size, 即点的大小,c参数指定color,即颜色。scatter会根据数值自动进行映射,如果不指定大小和颜色,scatter和普通的plot方法绘制的效果一样,以下两种写法的可视化的效果是等价的 plt.scatter(x=[1, 2, 3, 4],y=[1, 2, 3, 4]) plt.plot([1, 2, 3, 4],[1...
Matplotlib允许用户定制图例的样式和位置,以适应不同的视觉需求。 示例代码5:改变图例的位置 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')x=np.random.standard_normal(100)y=np.random.standard_normal(100)z...
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)基本参数讲解 x, y→ 散点的坐标
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: ...
x和y参数指定x轴和y轴坐标,s参数指定mark size, 即点的大小,c参数指定color,即颜色。scatter会根据数值自动进行映射,如果不指定大小和颜色,scatter和普通的plot方法绘制的效果一样,以下两种写法的可视化的效果是等价的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一些随机数据 np.random.seed(19680801) x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100) sizes = np.random.randint(100, 2000, size=100) # 随机生成点的大小 # 绘制散点图,并调整点的大小 plt.scatter(x, y, s=sizes, alpha=0.5...
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...