scatter(x, y)的形状

时间: 2023-10-22 11:07:02 浏览: 117

python scatter函数用法实例详解

5星 · 资源好评率100%

这篇文章主要介绍了python scatter函数用法实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下函数功能：寻找变量之间的关系。调用签名：plt.scatter(x, y, c=”b”, label=”scatter figure”) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 c：散点图中的标记的颜色 label：标记图形内容的标签文本代码实现: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.r Python 的 `scatter` 函数是 `matplotlib` 库中用于绘制散点图的重要工具，它在数据可视化领域中被广泛使用。散点图是一种能够帮助我们观察两个变量之间关系的有效方式，尤其适用于非线性关系的探索。接下来，我们将深入探讨 `scatter` 函数的用法、参数以及实例。 `plt.scatter()` 函数的基本调用形式如下： ```python plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") ``` - `x`: 这个参数代表 x 轴上的数值序列，通常是一个一维数组或列表，用于决定每个散点在 x 轴上的位置。 - `y`: 类似地，`y` 参数代表 y 轴上的数值序列，它与 `x` 参数对应，决定了每个散点在 y 轴的位置。 - `c`: 这个参数用于指定散点的颜色。在这里，"b" 表示蓝色，你可以选择其他颜色，如 "r"（红色）、"g"（绿色）等，或者使用 RGB 值、十六进制颜色代码，甚至使用数据值来映射颜色。 - `label`: 此参数用于设置图形的标签文本，主要用于图例中标识图形的含义。以下是一个简单的 `scatter` 函数的使用实例： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.random.rand(1000) plt.scatter(x, y, label="scatter figure") plt.legend() plt.show() ``` 在这个例子中，我们首先导入了 `matplotlib.pyplot` 作为 `plt` 并导入了 `numpy` 作为 `np`。接着，我们创建了两个数组 `x` 和 `y`，`x` 是一个从 0.05 到 10 的等差数列，而 `y` 是随机生成的 1000 个浮点数。然后，我们调用 `plt.scatter()` 绘制散点图，并设置了图例。`plt.legend()` 显示图例，`plt.show()` 显示图形。 `scatter` 函数还有许多可选参数，如： - `s`: 设置每个散点的大小，默认为 20。 - `alpha`: 控制散点的透明度，值范围从 0（完全透明）到 1（完全不透明）。 - `marker`: 定义散点的形状，如 'o'（圆形）、's'（正方形）等。 - `edgecolors` 和 `facecolors`: 分别控制散点边缘和填充的颜色。 - `vmin` 和 `vmax`: 当 `c` 参数用数据值映射颜色时，这两个参数用于设定颜色映射的范围。例如，我们可以创建不同大小和颜色的散点图： ```python plt.scatter(x, y, s=50, c=y, cmap='viridis', alpha=0.7, edgecolors='k') ``` 在这个例子中，`s=50` 设置散点大小，`c=y` 使用 `y` 数组值映射颜色，`cmap='viridis'` 选择了颜色映射，`alpha=0.7` 设置透明度，`edgecolors='k'` 使散点边缘为黑色。通过结合 `scatter` 函数与其他 `matplotlib` 方法，如 `xlim`, `ylim`, `xlabel`, `ylabel` 等，我们可以进一步定制散点图的外观，使其更符合我们的需求。 `matplotlib.pyplot.scatter` 是 Python 数据分析和可视化的强大工具，它提供了丰富的选项来创建具有洞察力的散点图。理解并熟练掌握其用法，对于任何需要探索数据关系的项目都是至关重要的。

scatter(x, y)函数绘制的散点图中每个点的形状可以通过参数来指定，如果不指定，则默认为圆形。可以通过设置marker参数来指定点的形状，常用的形状有： - 'o'：圆形（默认值） - '.'：点 - 'x'：X形 - '+'：加号形 - 's'：正方形 - 'd'：菱形 - 'v'：倒三角形 - '^'：正三角形 - '<'：左箭头 - '>'：右箭头所以，scatter(x, y)函数绘制的散点图中每个点的形状可以是以上任意一种形状。

阅读全文

scatter(x, y)的形状

相关推荐

python scatter散点图用循环分类法加图例

使用matplotlib中scatter方法画散点图

plt.scatter如何换形状

scatter

plt.scatter(x, y)

plt.scatter(x, y)啥意思

plt.scatter(X[y==0,2],X[y==0,3])

plt.scatter散点形状

plt.scatter(path_x, path_y, s=10, facecolors='none', edgecolors='red',label='标记点') 设置x的形状

plt.scatter(x,y,z)函数的设置参数

plt.scatter改变点的形状

plt.scatter怎么叠加不同形状

ax.scatter(X, y, marker='x', c='r', label="Actual Value")

请解释下面代码含义：ax1.scatter(x[y==i,0],x[y==i,1],marker='o',s=8,c=color[i])

axe.scatter(x,y,s,c,alpha=opacity,marker='*')

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform( -3,3, size=100) x = np.reshape(-1,1) y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100) plt.scatter(x,y) plt.show

最新推荐

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip

PPT保护工具PDFeditor专业版-精心整理.zip

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

管理建模和仿真的文件

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。