plt.scatter()标签

`plt.scatter()`函数是Python的matplotlib库中用于绘制散点图的基本函数。如果你想在散点图上添加标签，可以使用`annotate()`或`text()`方法配合`.scatter()`一起使用。

例如，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标签
for i, j in zip(x, y):
    plt.annotate('({:.0f}, {:.0f})'.format(i, j), (i, j))  # 使用annotate方法
    # 或者使用text方法
    # plt.text(i, j, '({:.0f}, {:.0f})'.format(i, j))

plt.show()

在这个例子中，每个点都会有一个标签显示它的坐标值。`annotate()`方法允许你在点的位置指定一个文本标签，并且还可以调整标签的位置、字体等属性。

相关问题

plt.scatter显示标签

plt.scatter函数用于绘制散点图，并且可以显示标签。在该函数中，参数label用于设置标记形内容的标签文本。通过设置参数，可以在散点图中显示标签。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python scatter函数用法实例详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38610870/13738924)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python——plt.scatter各参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_40713373/article/details/80024583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Matplotlib Python 画图工具包教程学习笔记2 标签标注](https://blog.csdn.net/LeungSr/article/details/119905582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

plt.scatter ax.scatter

`plt.scatter` 和 `ax.scatter` 都是用于绘制散点图的 Matplotlib 方法，它们之间的主要区别在于使用的对象和用法。

`plt.scatter` 是 Matplotlib 的顶层函数之一，它可以在当前图形中绘制散点图。如果您只想绘制一个简单的散点图，那么 `plt.scatter` 是一个很好的选择。它的用法非常简单，只需要将 x 和 y 数据传递给它即可。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

`ax.scatter` 是在 Matplotlib 中 Axes 对象的方法，它允许您在特定的 Axes 对象中绘制散点图。如果您需要在一个图形中绘制多个子图，或者需要更精细地控制每个子图的属性，那么使用 `ax.scatter` 是更好的选择。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

ax.scatter(x, y)
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建一个新的 Figure 对象和一个 Axes 对象，并将它们存储在 fig 和 ax 变量中。然后，我们使用 ax.scatter() 方法在 Axes 对象上绘制散点图。这使我们可以更好地控制每个子图的属性，例如轴标签、标题、背景颜色等。最后，我们使用 plt.show() 方法显示图形。

总的来说，`plt.scatter` 是一个更简单的方法，适用于绘制单个散点图，而 `ax.scatter` 更适合于需要更多控制和更复杂图形的情况。