plt.scatter函数修改画布大小

可以使用matplotlib中的figure函数来修改画布大小，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置画布大小为8*6
plt.scatter(x, y) # 绘制散点图
plt.show()

其中，figsize参数接受一个元组，分别代表画布的宽度和高度。在上面的例子中，画布大小为8*6。可以根据需要自行调整大小。

相关问题

def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据集 df 和标签 label。该函数会先创建一个 16x6 的画布，然后创建两个子图，分别用于显示各类异常点的分布情况和清洗后的结果。在第一个子图中，函数会根据不同标签的数据点在 WindSpeed-Power 平面上进行散点图的绘制，其中每个标签的数据点使用不同的颜色进行区分。最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

这是一个 Python 代码片段，用于绘制散点图。

首先，`import matplotlib.pyplot as plt` 用于导入 Matplotlib 库，该库提供了丰富的绘图功能。然后，`plt.figure(figsize = (80,80))` 创建了一个新的画布，并设置画布大小为 80 x 80 英寸。

接下来，`faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary')` 用于绘制散点图，其中 `faisal` 是数据集，`job_title` 和 `salary` 分别是自变量和响应变量。`.plot.scatter()` 函数表示绘制散点图，其中 `x` 和 `y` 参数分别指定自变量和响应变量的列名。

最后，`plt.show()` 用于显示绘制出的散点图。

这段代码的作用是绘制自变量 `job_title` 和响应变量 `salary` 之间的散点图，以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大，可以更清楚地观察数据点的分布情况。