plt.plot设置颜色和点的大小

可以使用以下参数来设置plt.plot的颜色和点的大小：

1. 颜色：可以使用字符串、RGB元组或HTML颜色代码来设置颜色。例如，'r'表示红色，(0.5, 0.5, 0.5)表示灰色，'#FF0000'表示红色。

2. 点的大小：可以使用整数或浮点数来设置点的大小。例如，10表示点的大小为10，0.5表示点的大小为0.5。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 设置颜色为红色，点的大小为10
plt.plot(x, y, 'ro', markersize=10)

# 设置颜色为蓝色，点的大小为0.5
plt.plot(x, y, 'bo', markersize=0.5)

# 设置颜色为灰色，点的大小为5
plt.plot(x, y, color=(0.5, 0.5, 0.5), marker='o', markersize=5)

plt.show()

输出结果：


相关问题

plt.plot和plt.scatter有什么区别，然后plot如何调整点的大小

plt.plot和plt.scatter都是用来绘制数据点的函数，但它们的区别在于：

- plt.plot会将数据点按照顺序连接起来，形成一条线或曲线；
- plt.scatter则是将数据点散布在坐标系上，每个数据点都可以有不同的颜色和大小。

如果想要调整plt.plot中的点的大小，可以使用参数markersize，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16])

plt.plot(x, y, 'o', markersize=10)
plt.show()

上述代码中，'o'代表绘制圆圈作为数据点，markersize=10表示点的大小为10。

如果想要调整plt.scatter中的点的大小，可以使用参数s，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16])
sizes = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

上述代码中，s=sizes表示点的大小为sizes数组中的数值。

plt.scatter和plt.plot

plt.scatter和plt.plot都是matplotlib库中常用的绘图函数。它们可以用来创建基本的散点图和折线图。

plt.scatter函数用于绘制散点图， 它的基本语法是：

plt.scatter(x, y, c=None, s=None, marker=None, cmap=None, alpha=None)

其中，x和y是数据点的x坐标和y坐标，c可以指定数据点的颜色，s可以指定数据点的大小，marker可以指定数据点的形状，cmap可以指定颜色映射，alpha指定透明度。

plt.plot函数用于绘制折线图，它的基本语法是：

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

其中，x和y是数据点的x坐标和y坐标，format_string是控制线条颜色、线型和标记样式的字符串参数。

两者的区别在于：
- plt.scatter绘制的是离散的数据点，每个数据点可以有不同的颜色、大小和形状，适用于展示离散数据的分布情况。
- plt.plot绘制的是连续的数据曲线，通过连接各个数据点来形成一条曲线，适用于展示数据随变量变化的趋势。

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