plt.scatter设置分辨率

根据提供的引用内容，我们无法得出plt.scatter设置分辨率的相关信息。plt.scatter是一个用于绘制散点图的函数，它可以设置点的大小、颜色、形状等属性，但是并没有直接设置分辨率的参数。如果您需要设置图像的分辨率，可以使用plt.savefig函数，并在其中指定dpi参数来设置分辨率。例如，如果您想将图像保存为300dpi的PNG格式，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x_data, y_data)
plt.savefig('scatter_plot.png', dpi=300)

这将生成一个名为scatter_plot.png的文件，其中包含您的散点图，并且分辨率为300dpi。

相关问题

# 画图 plt.figure(figsize=(9, 4), dpi=100) x1 = np.linspace(1, 7, 7) x2 = np.linspace(1, 12, 12) plt.subplot(121) plt.title('x^0') plt.plot(x2, data_0_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data, marker='^') plt.subplot(122) plt.title('x^1') plt.plot(x2, data_1_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data_1, marker='^') plt.show()

这段代码使用了 matplotlib 库来进行数据可视化。首先创建了一个大小为 (9, 4)、分辨率为 100 的画布，然后将画布分成两个子图（subplot）（1 行 2 列，第一个子图）。左边的子图绘制了 x^0 的预测值和原始数据，右边的子图绘制了 x^1 的预测值和原始数据。其中，x1 和 x2 分别是 7 个和 12 个等间距的数据点，data 和 data_1 是对应的原始数据，data_0_hat 和 data_1_hat 是使用模型预测得到的结果。在绘制时，使用了不同的标记来区分不同的数据点。最后使用 plt.show() 显示画布。

解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

这段代码的作用是可视化一个数据集，其中包括一个散点图和一条回归线。其中figsize是设置图的大小，dpi是设置图的分辨率，plt.scatter是画散点图，plt.plot是画回归线，plt.show是展示图形。