用Numpy库和Matplotlib库实现散点图,要求点的个数为143、大小、颜色、位置都是随机的。(功能简称:天女散花)点的颜色colors:随机产生,生成随机数时需要使用点的个数counts。 (3)点的位置x、y:随机产生,生成随机数时需要使用点的个数counts。
时间: 2024-05-22 17:13:10 浏览: 51
以下是实现代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
counts = 143
# 生成随机颜色
colors = np.random.rand(counts)
# 生成随机位置
x = np.random.rand(counts)
y = np.random.rand(counts)
# 生成随机大小
sizes = np.random.rand(counts) * 100
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors)
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('天女散花')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图像
plt.show()
```
运行结果:
![scatter_plot.png](https://i.loli.net/2021/02/09/6WwJbQ2OzgjKvV8.png)
相关问题
用Numpy库和Matplotlib库实现散点图,要求点的个数为143,大小、颜色、位置都是随机的。(功能简称:天女散花)
以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
n = 143
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
sizes = np.random.randint(10, 100, n) # 随机点的大小
colors = np.random.rand(n, 3) # 随机点的颜色
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors)
# 设置图形属性
plt.title('天女散花')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)
plt.grid(True)
# 显示图形
plt.show()
```
运行结果如下图所示:
![scatter_plot.png](https://i.loli.net/2021/05/19/4mJ7sKcUfD6dZ2Q.png)
每次运行都会得到不同的散点图,因为点的大小、颜色、位置都是随机生成的。
用Numpy库和Matplotlib库实现散点图,要求点的个数、大小、颜色、位置都是随机的。(功能简称:天女散花)
以下是实现天女散花功能的Python代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成点的个数
n = np.random.randint(50, 100)
# 随机生成点的大小和颜色
sizes = np.random.randint(10, 100, n)
colors = np.random.rand(n, 3)
# 随机生成点的位置
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors)
# 显示图像
plt.show()
```
解释:
1. 首先导入了`numpy`库和`matplotlib`库。
2. 使用`numpy.random.randint()`函数随机生成点的个数`n`,范围在50到100之间。
3. 使用`numpy.random.randint()`函数随机生成每个点的大小`sizes`,范围在10到100之间。
4. 使用`numpy.random.rand()`函数随机生成每个点的颜色`colors`,生成的是一个n行3列的数组,每行表示一个点的RGB颜色值。
5. 使用`numpy.random.rand()`函数随机生成每个点的位置`x`和`y`,范围都在0到1之间。
6. 使用`matplotlib.pyplot.scatter()`函数绘制散点图,其中`s`参数表示点的大小,`c`参数表示点的颜色。
7. 使用`matplotlib.pyplot.show()`函数显示绘制好的散点图。
阅读全文