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...
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) # alpha参数用于设置点的透明度 plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') plt.title('Scatter Plot with Varying Point Sizes'...
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
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...
1point==fig.dpi/72.pixels 而且,不同的dpi对应的点大小也是不同的,更改窗口的大小也会导致变化。 每个点的磅数计算如下: size_points =(2 * radius_pixels / fig_dpi * 72) ** 2 直接使用matplotlib transformations计算标记半径的像素大小,接下来看例子: ...
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...
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 ...
Matplotlib.pyplot.scatter 散点图绘制 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)...
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.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)