如何给plt.axes中的每一个散点赋予label

时间: 2024-02-15 18:03:59 浏览: 65
如果要给plt.axes中的每一个散点赋予label,可以先将x和y的数据存储在两个列表中,然后使用循环遍历这两个列表,为每一个散点添加label。具体实现可以参考下面的代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] labels = ['data point 1', 'data point 2', 'data point 3', 'data point 4', 'data point 5'] for i in range(len(x)): plt.scatter(x[i], y[i], label=labels[i]) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.legend() plt.show() ``` 在循环中,使用plt.scatter()函数为每一个散点添加label,其中label参数的值为labels[i],即第i个散点对应的标签。最后调用plt.legend()方法即可在图例中显示每个散点的标签。
相关问题

如何给plt.axes中的散点赋予label

要给plt.axes中的散点赋予label,可以在plt.scatter()函数中添加label参数,比如: ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x, y, label='data points') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.legend() plt.show() ``` 在plt.scatter()函数中添加label='data points',即可给散点赋予label为"data points",之后调用plt.legend()方法,即可在图例中显示该标签。注意,需要调用plt.legend()方法才能显示图例。

如何给plt.axes三维中的每一个散点标注

要给plt.axes三维中的每一个散点标注,可以使用mpl_toolkits.mplot3d库中的text()方法。具体实现步骤如下: 1. 导入mpl_toolkits.mplot3d库,创建3D坐标系: ``` from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ``` 2. 定义x、y、z坐标和标注文本的列表: ``` x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] z = [3, 6, 9, 12, 15] labels = ['point1', 'point2', 'point3', 'point4', 'point5'] ``` 3. 遍历x、y、z三个列表,依次在3D坐标系中绘制每一个散点,并使用text()方法为每一个散点标注: ``` for i in range(len(x)): ax.scatter(x[i], y[i], z[i], label=labels[i]) ax.text(x[i], y[i], z[i], labels[i]) ``` 4. 设置坐标轴标签和图例: ``` ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') ax.legend() ``` 5. 显示图形: ``` plt.show() ``` 完整代码如下: ``` from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] z = [3, 6, 9, 12, 15] labels = ['point1', 'point2', 'point3', 'point4', 'point5'] for i in range(len(x)): ax.scatter(x[i], y[i], z[i], label=labels[i]) ax.text(x[i], y[i], z[i], labels[i]) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') ax.legend() plt.show() ``` 运行上述代码,即可在3D坐标系中绘制每一个散点,并为每一个散点标注。
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LSR原数值非常大,可是在最后呈现出来的图表中y轴数值特别的小,我觉得y轴数值标注不准确,请帮助我改进这个代码:import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个函数,用于将实际控制人性质分类为国有和非国有 def gov_or_not(x): gov_list = [1100, 2000, 2100, 2120] if x in gov_list: return '国有' else: return '非国有' # 将实际控制人性质进行分类 df['ownership'] = df['实际控制人性质'].apply(gov_or_not) # 按照企业性质和年份进行分组,计算LSR的均值 lsr_mean = df.groupby(['ownership', '年份'])['LSR'].mean().reset_index() # 绘制散点图和折线图 plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], label='国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], linestyle='-', color='blue') plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], label='非国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], linestyle='-', color='green') plt.xticks(range(2008, 2022, 1)) plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 # 使用科学计数法表示 y 轴的数值 plt.ticklabel_format(style='sci', axis='y', scilimits=(0, 0)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.xlabel('年份') plt.ylabel('LSR') plt.legend() plt.show()

改进以下代码,我想让x轴坐标以1为间隔,且我觉得y轴的数字标注不正确,请帮助我改进:import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个函数,用于将实际控制人性质分类为国有和非国有 def gov_or_not(x): gov_list = [1100, 2000, 2100, 2120] if x in gov_list: return '国有' else: return '非国有' # 将实际控制人性质进行分类 df['ownership'] = df['实际控制人性质'].apply(gov_or_not) # 按照企业性质和年份进行分组,计算LSR的均值 lsr_mean = df.groupby(['ownership', '年份'])['LSR'].mean().reset_index() # 绘制散点图和折线图 plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], label='国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '国有']['LSR'], linestyle='-', color='blue') plt.scatter(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], label='非国有企业') plt.plot(lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['年份'], lsr_mean[lsr_mean['ownership'] == '非国有']['LSR'], linestyle='-', color='green') plt.xlim(2008, 2021) # 设置x轴范围 plt.ylim(0, 200000000000) # 设置y轴范围 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 plt.xlabel('年份') plt.ylabel('LSR') plt.legend() plt.show()

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行,去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行,最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

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