python图例只有marker

如果在绘制Python图表时只有标记而没有线，则可以使用 `plot` 函数中的 `linestyle` 参数来设置线的样式。例如，将该参数设置为 `'None'` 可以仅显示标记而不显示线。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制图表
plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='None')

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，`marker='o'` 设置标记为圆形，`linestyle='None'` 表示不显示线。

相关问题

python图例顺序混乱

### 解决 Python 图表中图例顺序混乱的方法

在使用 `matplotlib` 或者 `seaborn` 进行绘图时，有时会遇到图例顺序不一致的情况。这通常是因为默认情况下这些库按照数据输入的顺序来创建图例项。

为了控制图例中的项目显示顺序，可以采用以下几种方法：

#### 方法一：手动指定图例标签及其位置
通过显式定义每一条曲线对应的标签名称以及它们应该呈现的位置，从而达到调整图例外观的目的。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造一些随机数作为样本数据
x = np.linspace(0, 9, 10)
y1 = x ** 2 + np.random.randn(len(x))
y2 = -(x ** 2) + np.random.randn(len(x))

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label="Square Positive")    # 设置第一个线条的label
ax.plot(x, y2, label="Square Negative")     # 设置第二个线条的label

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# 自定义图例顺序
order = [1, 0]

plt.legend([handles[idx] for idx in order], [labels[idx] for idx in order])

plt.show()

#### 方法二：利用 Seaborn 的 hue 参数配合 category_order 来设定类别变量展示次序
当处理分类型的数据集并希望保持特定类别的排列方式时，可以在调用 seaborn 函数的同时传入 `category_order` 参数以确保最终输出符合预期。

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")

sns.catplot(
    x="day", 
    y="total_bill",
    hue="smoker", 
    kind="swarm",
    data=tips,
    palette={"Yes": "red", "No": "blue"},
    legend=False
)

# 手动设置图例，并规定其顺序
custom_lines = [
    plt.Line2D([], [], marker='o', color='red', linestyle='None'),
    plt.Line2D([], [], marker='o', color='blue', linestyle='None')
]
plt.legend(custom_lines, ['Smokers', 'Non-smokers'])

plt.show()

以上两种方案都可以有效地帮助用户自定义图表上的图例布局，使得可视化效果更加清晰易懂[^1][^3].

python画图marker显示_python matplotlib 画图刻度、图例等字体、字体大小、刻度密度、线条样式设置...

好的，针对您的问题，我可以给您提供一些Python Matplotlib画图中设置字体、字体大小、刻度密度、线条样式等的方法。

1. 设置字体和字体大小：

可以使用`rcParams`来设置全局字体和字体大小，也可以在特定的对象上进行设置。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['font.size'] = 16

# 或者使用下面的方式进行设置：
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlabel('X Label', fontsize=16, fontfamily='Times New Roman')
ax.set_ylabel('Y Label', fontsize=16, fontfamily='Times New Roman')

2. 设置刻度密度：

`xticks`和`yticks`可以设置刻度的位置，`xticklabels`和`yticklabels`可以设置刻度标签的内容，`tick_params`可以设置刻度的样式，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.set_xticks([0, 2, 4, 6, 8, 10])
ax.set_xticklabels(['0', '2', '4', '6', '8', '10'], fontsize=12)

ax.set_yticks([-1, 0, 1])
ax.set_yticklabels(['-1', '0', '1'], fontsize=12)

ax.tick_params(axis='both', which='major', length=10, width=2, labelsize=12)
ax.tick_params(axis='both', which='minor', length=5, width=1, labelsize=10)

3. 设置线条样式：

可以使用`plot`函数中的`linestyle`参数来设置线条样式，例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, linestyle='-', linewidth=2, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, linestyle='--', linewidth=2, label='cos(x)')

ax.legend(loc='upper right', fontsize=12)

以上是一些基本的设置方法，您可以根据具体需求进行调整。