plt.scatter里面加标签

在使用plt.scatter函数时，可以通过以下步骤来添加标签:
1. 在plt.scatter函数中，设置参数label，将标签信息传递给该参数。标签信息可以是数字或字符串。
2. 在绘制图例时，可以使用plt.legend函数来添加图例。通过handles参数传递scatter.legend_elements()[0]，将图例的句柄设置为scatter.legend_elements()。
3. 在labels参数中，按照标签的顺序，以列表的形式传递实际的标签信息。可以根据需要将标签设置为数字或字符串。
4. 可以使用title参数来为图例添加标题。
5. 最后使用plt.show()显示图像。

请注意，如果要添加中文标签，可能会报错。为了避免此问题，建议在绘制图表时尽量不使用中文。

相关问题

plt.scatter怎么加标签

要在plt.scatter图上添加标签，可以使用annotate()函数来实现。annotate()函数可以在指定的数据点上添加文本标签。

下面是一个示例代码，演示如何在plt.scatter图上添加标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标签
for i, label in enumerate(labels):
    plt.annotate(label, (x[i], y[i]), textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center')

# 显示图形
plt.show()

在上面的示例中，我们首先创建了x和y坐标的数据以及对应的标签。然后使用plt.scatter绘制散点图。接下来，使用for循环遍历标签列表，并使用annotate()函数在每个数据点上添加标签。最后，使用plt.show()显示图形。

希望这个示例能够帮助到你！

给plt.scatter加相关分析线

要给 `plt.scatter` 加相关分析线，可以使用 `numpy` 库计算出数据的相关系数，然后使用 `plt.plot` 画出相关分析线。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = 2 * x + np.random.rand(50)

# 计算相关系数
corr_coef = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

# 绘制散点图和相关分析线
plt.scatter(x, y)
plt.plot([min(x), max(x)], [min(x) * corr_coef, max(x) * corr_coef], color='red')

# 添加图例和坐标轴标签
plt.legend(['Correlation analysis line'], loc='upper left')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一些随机数据，然后使用 `np.corrcoef` 函数计算出数据的相关系数。然后，我们使用 `plt.plot` 画出相关分析线，这条线的斜率就是相关系数。最后，我们添加了图例和坐标轴标签，并使用 `plt.show` 显示图形。