plt.scatter 写标题

`plt.scatter()` 是 Matplotlib 库中的函数，用于创建散点图。如果你想要添加标题到这个散点图上，你可以使用 `title()` 方法。以下是基本步骤：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题
plt.title('这是一张散点图')

# 可选地，还可以调整字体大小和其他格式设置
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`plt.title('这是一张散点图')` 就是给图表设置了标题。如果你想在生成的图形中看到这个标题，记得最后运行 `plt.show()`。

相关问题

plt.scatter(data['MEDV'], data['B'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('B') plt.title('Scatter plot of MEDV and B') plt.show() plt.scatter(data['MEDV'], data['LSTAT'], alpha=0.5) plt.xlabel('MEDV') plt.ylabel('LSTAT') plt.title('Scatter plot of MEDV and LSTAT') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'B'之间的散点图，第二段代码绘制了'MEDV'和'LSTAT'之间的散点图。在绘制散点图时，'MEDV'被设置为横坐标，而'B'和'LSTAT'被设置为纵坐标。通过alpha参数设置透明度，使得散点图更易于观察。xlabel和ylabel函数用于设置横纵坐标的标签，title函数用于设置图表的标题。最后，使用show函数显示图表。

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。