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...
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....
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...
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…
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,30,'r',alpha=0.5,label='Data Points...
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 ...
1.matplotlib Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。 安装matplotib pip install -i https:///simple/ matplotlib 1. 测试matplotib
python可视化 · 1篇 一、需求 通过python绘制的散点图,颜色可以自定义调整(未寻到16进制颜色的方法,有会的学友可以评论区说明,并进行调整) 二、内部颜色说明 matplotlib 中cmap有自带的颜色条可以直接调用(图片是借用) cmap 自带颜色条 调用方式 如最后一个winter(seatter 参数说明请自行了解) ...
在Python扩展库Matplotlib中,函数spy()用来绘制和显示二维数组的稀疏模式,即使用散点符号显示二位数字中的非0位置。其完整用法如下: spy(Z, precision=0, marker=None, markersize=None, aspect='equal', origin='upper', **kwargs) 下面的代码生成一个二维随机数组,然后将其中一部分元素的值设置为0,调用spy(...
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。