plt.plot和plt.scatter有什么区别，然后plot如何调整点的大小

plt.plot和plt.scatter都是用来绘制数据点的函数，但它们的区别在于：

- plt.plot会将数据点按照顺序连接起来，形成一条线或曲线；
- plt.scatter则是将数据点散布在坐标系上，每个数据点都可以有不同的颜色和大小。

如果想要调整plt.plot中的点的大小，可以使用参数markersize，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16])

plt.plot(x, y, 'o', markersize=10)
plt.show()

上述代码中，'o'代表绘制圆圈作为数据点，markersize=10表示点的大小为10。

如果想要调整plt.scatter中的点的大小，可以使用参数s，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([0, 1, 4, 9, 16])
sizes = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

上述代码中，s=sizes表示点的大小为sizes数组中的数值。

相关问题

plt.plot()和plt.scatter()有什么区别

在matplotlib库中，`plt.plot()`和`plt.scatter()`都是绘制二维图形的函数，但是它们的作用略有不同。

`plt.plot(x, y, fmt, **kwargs)`是绘制折线图的函数，其中`x`和`y`分别是折线图的横轴和纵轴数据，`fmt`是一个字符串，用于设置折线的颜色、线型和标记等样式，`**kwargs`是可选参数，用于设置图形的各种属性。折线图适用于展示连续变量的变化趋势，例如时间序列数据。

`plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, **kwargs)`是绘制散点图的函数，其中`x`和`y`分别是散点图的横轴和纵轴数据，`s`是散点的大小，`c`是散点的颜色，`marker`是散点的标记形状，`**kwargs`是可选参数，用于设置图形的各种属性。散点图适用于展示两个变量之间的关系或者聚类情况。

总的来说，`plt.plot()`适用于展示连续数据的趋势，而`plt.scatter()`适用于展示离散数据之间的关系。但是在某些情况下，它们也可以相互替代使用。

plt.plot() 和 plt.scatter() 有什么区别？

plt.plot() 和 plt.scatter() 都是 Matplotlib 库中的函数，用于绘制图形。它们的主要区别在于绘制的方式和用途。

plt.plot() 用于绘制折线图，可以将数据点按照顺序连接起来，形成一条折线，常用于表示数据的变化趋势。例如，可以使用 plt.plot(x,y) 函数绘制数据点 (x,y) 之间的折线。

而 plt.scatter() 则用于绘制散点图，可以在二维坐标系上绘制各个数据点，常用于表示数据之间的关系或分布情况。例如，可以使用 plt.scatter(x,y) 函数绘制数据点 (x,y)。

需要注意的是，plt.plot() 可以设置线条颜色、线型、线宽等属性，而 plt.scatter() 可以设置每个散点的大小、颜色等属性，这些都是它们的灵活性和适用场景之一。