1 import numpy as np 2 3 x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) 4 y = x 5 6 plt.figure() 7 plt.scatter(x, y) # similar to plt.plot(x, y, '.'), but the underlying child objects in the axes are not Line2D 使用colors数组来决定画点的颜色size来决定画点的大小 1 import ...
在Matplotlib中，我们可以使用plot函数来绘制这条路径。首先，我们需要从LINESTRING中提取经纬度数据，然后将其转换为NumPy数组，以便我们可以使用它们来绘制路径。代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom shapely.geometry import LineString# 提供的LINESTRING数据route_line = LineString([(-0.169...
import numpy as np # 假设我们有一个与数据点数量相同的向量z,用于表示颜色映射的依据 z = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用颜色映射 plt.scatter(x, y, c=z, cmap=plt.cm.Blues, s=40) # s参数设置点的大小 在这个例子中,我们使用了plt.cm.Blues这个颜色映射,它会将较小的z值映射为浅...
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...
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。
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...
在这个示例中,我们首先导入NumPy和Matplotlib库。然后,我们使用NumPy的random.rand函数创建一个20x4的随机数据矩阵。接下来,我们使用scatter_matrix函数创建散点矩阵图,并将结果存储在变量scatter_matrix中。scatter_matrix函数的第一个参数是要可视化的数据,第二个参数是一个可选的子图坐标轴数组。在这个例子中,我们使用...
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 » The...
matplotlib.markers处理标记的函数;使用的标记物的功能 plot,scatter和 errorbar。 所有可能的标记都在这里定义: import matplotlib.pyplotas plt import numpyas np # x = np.floor(10*np.random.rand(6)) x = np.array([1,2,3,4,5,6]) y = x ...
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...