ax.scatter加图例

时间: 2023-10-06 12:08:33 浏览: 169
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python scatter散点图用循环分类法加图例

要在ax.scatter中添加图例，您可以使用plt.legend()函数。该函数需要两个参数，第一个参数是由对应的散点图对象组成的列表，第二个参数是对应每个散点图对象的标签列表。在给定的代码示例中，散点图对象分别是p1、p2、p3、p4和p5，标签为'aa-.', 'bb-o', 'cc-D', 'dd-h'和'ee-v'。您可以将它们传递给plt.legend()函数以创建图例。 例如，您可以使用以下代码将图例放置于右上角位置：plt.legend([p1, p2, p3, p4, p5], ['aa-.', 'bb-o', 'cc-D', 'dd-h', 'ee-v'], loc=0)。这将在图中添加一个图例，其中包含每个散点图对象及其对应的标签。这样，您就可以清楚地了解每个散点图对象所代表的含义。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [plt.scatter() 散点图多种类添加图例问题](https://blog.csdn.net/weixin_47725177/article/details/129258634)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38559346/12853323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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关于python 的legend图例,参数使用说明

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ax.scatter的属性如何设置

ax.scatter是matplotlib库中用于绘制散点图的函数，其中ax是一个Axes实例，代表绘图区域。你可以通过多种方式设置scatter函数的属性来定制你的散点图，以下是一些常见属性的设置示例： 1. **x, y**: 分别指...

# 将数组转换为 DataFrame df2 = pd.DataFrame(ytest, columns=['C']) df1 = pd.DataFrame(test_predicted, columns=['C']) # 合并DataFrame result = pd.concat([df1, df2], axis=1) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制预测值和真实值的空间曲面 ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df1'], c='r', label='df1') ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df2'], c='b', label='df2') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Value') # 添加图例 ax.legend() # 显示图形 plt.show()

ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['C_x'], c='r', label='df1') ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['C_y'], c='b', label='df2') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax....

将ax.scatter()绘制的散点图，通过调整函数来输出平滑的曲线图

3. 使用scatter函数绘制散点图，并调整散点的颜色、大小和形状等参数。 4. 使用legend函数添加图例，方便读者理解图表意义。 下面是一个示例代码，可以参考： python import numpy as np import matplotlib....

给我这个代码的注释f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax.plot(x, f, 'r', label='预测值') ax.scatter(data['人口'], data['收益'], label='训练数据') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('人口', fontsize=18) ax.set_ylabel('收益', rotation=0, fontsize=18) ax.set_title('预测收益和人口规模', fontsize=18) plt.show()

接下来使用matplotlib库创建一个图形窗口，设置图形大小为12*8，然后使用plot函数绘制预测值的曲线，使用scatter函数绘制训练数据的散点图，使用legend函数添加图例，使用set_xlabel和set_ylabel函数设置x轴和y轴的...

解释t = np.arange(len(ecg_voltage)) / fs fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.plot(t, ecg_voltage, 'b-', label='Raw ECG') ax.plot(t, filtered_ecg_voltage, 'r-', label='Filtered ECG') ax.scatter(r_peaks/fs, filtered_ecg_voltage[r_peaks], marker='o', color='green', label='R peaks') ax.set_xlabel('Time (s)') ax.set_ylabel('Voltage (uV)') ax.legend() plt.show() print(filtered_ecg_voltage)

- ax.scatter(r_peaks/fs, filtered_ecg_voltage[r_peaks], marker='o', color='green', label='R peaks')：在子图中绘制 R 波峰点，其中 r_peaks 是一个包含所有 R 波峰点位置的数组，通过除以采样率 fs 得到...

ax.scatter(clusterl[:, 0], clusterl[:, 1], color ="r", label = "clusterl" )

label参数用于设置该散点图的标签为"clusterl"，以便在图例中显示。 ### 回答2： 这行代码是使用matplotlib库中的scatter函数将cluster1数组中的数据以红色标记在二维坐标系中。具体来说，cluster1数组是一个二维...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_...

解释ax.scatter(data[indices, 0], data[indices, 1], data[indices, 2], c=colors[i], label='Label {}'.format(i))

这段代码使用了matplotlib库的scatter方法来绘制三维散点图。 其中，data是一个三维数据集，indices是一个包含需要绘制的数据点索引的数组。该代码会将data中indices指定的数据点绘制为散点图，x轴取data中的第一列...

def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细注释

这是一个用于可视化数据分布的函数，输入参数为数据...最后，将各个标签的说明加入图例，并在图像上方添加标题。在第二个子图中，函数将仅显示标签为0的数据点，用于展示数据清洗后的结果。最后，将两个子图展示出来。

import matplotlib.colors as mcolors colors=list(mcolors.TABLEAU_COLORS.keys()) # 定义可视化函数 def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()详细解释

这段代码主要用于可视化数据集的聚类结果，具体解释如下： ...5. 在右边的子图中，筛选出标签值等于 0 的数据，使用 scatter 函数将其可视化到图中，不添加图例，添加标题和网格线。 6. 显示图形窗口。

import datetime days = list(res_date_dict) datetime_days = [datetime.datetime.strptime(date, '%d/%m/%Y') for date in days] sorted_days = sorted(datetime_days) sorted_days = [date.strftime('%d/%m/%Y') for date in sorted_days] pred_values = [ res_date_dict[key][0] for key in sorted_days ] ground_true_values = [ res_date_dict[key][1] for key in sorted_days ] dates = sorted_days fig, ax = plt.subplots() ax.bar(dates, ground_true_values, width=0.8, alpha=0.5, color='b', label='Ground Truth') ax.scatter(dates, pred_values, color='r', label='Prediction') ax.set_xticks(dates) ax.set_xticklabels(dates, rotation=45, ha='right', fontsize=6) # fig.autofmt_xdate() ax.legend() print("save_path: ", save_path) plt.savefig(save_path, dpi = 500)这段代码什么意思

这段代码是用来生成一个柱形图和散点图的。首先，它将一个名为res_date_dict的字典中...最后，它使用Matplotlib库创建一个坐标轴对象，用于绘制柱形图和散点图，并设置图表的各种属性，如x轴刻度标签、图例和保存路径。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 4)) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_linewidth(1.5) ax.spines['left'].set_linewidth(1.5) ax.set_ylim([0, 500])，怎么添加图例

ax.scatter(x, y3, label='points') ax.legend(loc='upper right', frameon=False, fontsize=12) 这将在右上角添加一个没有边框的图例，其中包含两条线和一些散点，并将字体大小设置为 12。

为什么没有曲线 # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') # 添加图例 ax.legend() # 显示图像 plt.show() 这段代码将生成包含三条曲线的图形，并将其显示出来。

为什么是空白def draw(res, x): # 生成 x 和 y 的数据 x = x y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] y5 = [] for y in res: y1.append(-1*y[0]) y2.append(y[1]) y3.append(y[2]) y4.append(y[3]) y5.append(y[4]) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.subplot(234), ax.plot(x, y4, 'g-', label='K') plt.subplot(235), ax.plot(x, y5, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') # 添加图例 ax.legend() # 显示图像 plt.show() # 生成测试数据 x = np.arange(0, 10, 0.1) res = np.random....

legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements()

它使用了 Matplotlib 中的 legend() 函数，其中 *scatter.legend_elements() 表示将散点图中的每个不同的标签（label）作为一个元素传入，然后使用 ax.legend() 将它们合并为一个图例对象并添加到图像中。...

两个px.scatter如何画在一个子图里

4. 对于每个DataFrame，分别调用ax.scatter()函数，传入对应的列名作为x和y坐标： python ax.scatter(df1['x'], df1['y'], label='Data Set 1', color='blue') ax.scatter(df2['x'], df2['y'], label='Data Set...

legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements(), AttributeError: 'PathCollection' object has no attribute 'legend'

这个错误通常是因为在使用matplotlib绘图时，尝试在散点图上添加图例，但是散点图对象没有“legend”属性。...scatter = ax.scatter(x, y, c=c, s=s) ax.legend(handles=legend_elements, loc='upper right')

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