一 绘制单个点 importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#设置seaborn样式为“深色”sns.set_theme(style="darkgrid")#绘制点fig,ax=plt.subplots()ax.scatter(2,4,s=200)#设置标题并给坐标轴加上标签。ax.set_title("Square_number",fontsize=20)ax.set_xlabel("Value",fontsize=14)ax.set_ylabel("...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 # 我们创建两个列表,一个包含随机x值,一个包含随机y值 x = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)# 创建一个散点图 plt.scatter(x, y)# 添加标题和轴标签 plt.title('散点图示例',fontproperties='SimHei')plt.xlabel('x轴'...
01. 引言 这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程,涉及到的内容主要包括matplotlibax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等。前期的数据处理部分还是pandas、numpy库的灵活 应用(这里主要涉及可视化的设置,数据处理、分析部分后期会专门开设专辑进行教程讲解。当然大家有...
一、matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltyears=[2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019]turnovers=[0.5,9.36,52,191,350,571,912,1027,1682,2135,2684]plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)plt.scatter(years,turnovers)plt.show() 运行结果: scatter(): ma...
在Python中,Matplotlib库是一个非常流行的绘图库,可用于绘制各种图形和图表。以下是使用Matplotlib库绘制折线图、散点图等基本图形的示例代码。折线图要绘制折线图,首先需要导入必要的库并生成数据。然后,使用plot()函数绘制折线图,并使用title()、xlabel()和ylabel()函数添加标题和坐标轴标签。最后,使用show()函数显示...
plt.scatter是Matplotlib库中的一个函数,用于绘制散点图。它用于显示由两个数值数组给出的数据点的二维图。这个函数非常灵活,允许您以多种方式定制散点图的样式和外观。以下是plt.scatter的一些关键参数和功能:数据点:x和y参数:这两个参数是必须的,分别代表散点图的x坐标和y坐标。s参数:控制点的大小,默认...
Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. ...
scatter(): matplotlib中绘制散点图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是散点图中的x值和y值。上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫双11的总成交额数据。 散点图根据提供的两组数据,构成图形中的多个坐标点。根据坐标点的分布,分析两个变量之间是否存在某种关联,或总结坐标点的分布趋势,用于预...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 1. 2. 步骤2: 准备数据 在绘制散点图之前,我们需要准备一些数据。这里我们使用NumPy库的random模块生成一些随机数据。 # 生成随机数据x=np.random.rand(100)# 生成100个0到1之间的随机数作为x轴数据y=np.random.rand(100)# 生成100个0到1之间的随机数作为y轴数据...
用于设置散点的标记,用法与折线图的marker参数一对称,具体参考《python数据可视化--matplotlib绘制折线图(2)》对marker的详细介绍。 cmap: 表示数据点的颜色映射表,仅当参数c为浮点数的数组时才可用。cmap需要花很大的篇幅进行介绍,往后再详细讲解,在此先按下不表。