dot1 = ax.scatter(y, ypred, s=80, c='white', edgecolors='royalblue', marker='o', linewidth=2)
时间: 2024-01-12 12:05:12 浏览: 25
这段代码是使用 matplotlib 绘制散点图的示例。假设 `ax` 是一个 Axes 对象,`y` 是真实值,`ypred` 是预测值。代码中的 `scatter` 函数用于在坐标系上绘制散点图,具体参数如下:
- `y`:横坐标,真实值。
- `ypred`:纵坐标,预测值。
- `s`:散点的大小,默认为 20。
- `c`:散点的颜色,默认为 'b',这里设置为 'white'。
- `edgecolors`:散点边缘的颜色,默认为 'face',这里设置为 'royalblue'。
- `marker`:散点的形状,默认为 'o',这里设置为 'o'。
- `linewidth`:散点边缘的线宽,默认为 None,这里设置为 2。
通过以上设置,你可以在 matplotlib 中绘制以 `y` 为横坐标、`ypred` 为纵坐标的散点图,并设置散点的大小、颜色、形状等属性。
相关问题
sig2 = ax.scatter(X[area], Y[area], marker=".", s=1, c="k", transform=ccrs.PlateCarree())
这段代码是用来绘制散点图的,其中X和Y是散点图的横纵坐标,area则是指定哪些散点需要被绘制,marker指定散点的形状,s指定散点的大小,c指定散点的颜色,transform则是指定绘图的坐标系。这里使用的是ccrs.PlateCarree(),表示使用等距圆柱投影。最后,该代码返回的是一个scatter对象ax。
ax.scatter(x, y, z, s=1, c='b', marker='.')让c按照一列数的大小显示颜色
可以通过将参数 `c` 设置为一维数组来实现让 `c` 按照一列数的大小显示颜色。具体操作如下:
1. 首先创建一个一维数组,数组中的元素数目需要与 `x`, `y`, `z` 相同,表示对应点的颜色值。
2. 将这个数组传递给 `c` 参数即可。
例如,假设我们有三个数组 `x`, `y`, `z`,和一个数组 `color`,表示每个点的颜色值,那么可以这样使用 `ax.scatter`:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 假设有三个数组 x, y, z,表示每个点的坐标,和一个数组 color,表示每个点的颜色值
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
color = np.random.rand(100) # 随机生成一组颜色值
ax.scatter(x, y, z, c=color, s=1, marker='.')
plt.show()
```
这样,就可以让 `c` 按照一列数的大小显示颜色了。颜色值越大的点颜色越深,颜色值越小的点颜色越浅。