plt.scatter 不显示坐标值

要在 plt.scatter 中显示坐标值，您可以使用 plt.text 方法在每个点上添加坐标标签。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)

# 在每个点上添加坐标标签
for i in range(len(x)):
    plt.text(x[i], y[i], f'({x[i]}, {y[i]})')

plt.show()

这将在每个散点上显示其坐标值。您可以根据需要自定义标签的格式。

相关问题

plt.plot和plt.scatter的区别

`plt.plot` 和 `plt.scatter` 都是 Matplotlib 库中的函数，用于创建数据可视化图表，但它们用于不同类型的数据表示：

1. **plt.plot()**: 这个函数主要用于绘制线图，它根据给定的 x 和 y 值生成一条连续的线条。当你提供 x 轴数据、y 轴数据（通常是序列），以及可能的颜色、标记样式等参数时，它会连接这些点形成线性图。例如，如果你想要展示随时间变化的趋势，使用 plot 就很合适。

2. **plt.scatter()**: 这个函数则创建散点图，每个点代表数据集中的一对 (x, y) 坐标值，不尝试通过线连接这些点。散点图适合于展示两个变量之间的关系，尤其是在可能存在多个离散点群的情况下，比如分类数据的可视化。你可以通过颜色、大小等属性区分不同的点集。

plt.scatter function

plt.scatter函数是matplotlib库中的一个函数，用于绘制散图。它可以将一组数据点以散点的形式展示在二维坐标系中。

该函数的基本语法如下：
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)

参数说明：
- x：表示散点图中每个点的x坐标值，可以是一个数组或者列表。
- y：表示散点图中每个点的y坐标值，可以是一个数组或者列表。
- s：表示散点的大小，默认为20。
- c：表示散点的颜色，默认为蓝色。
- marker：表示散点的形状，默认为圆形。
- cmap：表示散点的颜色映射，默认为None。
- norm：表示归一化，默认为None。
- vmin、vmax：表示颜色映射的最小值和最大值，默认为None。
- alpha：表示散点的透明度，默认为None。
- linewidths：表示散点边界线的宽度，默认为None。
- edgecolors：表示散点边界线的颜色，默认为None。

使用plt.scatter函数可以方便地绘制出具有不同颜色、大小和形状的散点图，从而更好地展示数据之间的关系。