jupyter散点图符号

在 Jupyter Notebook 中，可以使用 matplotlib 库来绘制散点图。在绘制散点图时，可以通过指定 marker 参数来设置散点的符号。常用的符号包括：

- '.'：小圆点
- ','：像素点
- 'o'：大圆点
- 'v'：下三角形
- '^'：上三角形
- '<'：左三角形
- '>'：右三角形
- '1'：下花心
- '2'：上花心
- '3'：左花心
- '4'：右花心
- 's'：正方形
- 'p'：五边形
- '*'：星号
- 'h'：六边形1
- 'H'：六边形2
- '+'：加号
- 'x'：乘号
- 'D'：菱形
- 'd'：瘦菱形
- '|'：竖线
- '_'：横线

例如，要绘制红色的正方形散点图，可以使用如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, marker='s', color='r')
plt.show()

相关问题

jupyter散点图模型评估

Jupyter是一款基于Web的交互式计算平台，支持多种编程语言。散点图是一种常用的数据可视化方式，可以用来展示两个变量之间的关系。在Jupyter中，可以使用Python的Matplotlib库绘制散点图并对模型进行评估。

对于散点图模型评估，主要是用来观察数据集中是否存在异常值或者是否存在明显的线性或非线性关系。如果散点图呈现出线性关系，则可以使用线性回归模型进行建模和预测；如果散点图呈现出非线性关系，则需要使用其他的回归模型进行建模和预测。

在Jupyter中，使用Matplotlib绘制散点图可以通过以下代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴和y轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置x轴和y轴标签
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

相关问题：
1. Jupyter Notebook是什么？
2. 除了Matplotlib，还有哪些Python数据可视化库？
3. 如何在Jupyter中进行数据分析？

jupyter散点图多参数

Jupyter Notebook 中创建散点图（scatter plot）通常用于可视化两个或多个变量之间的关系。如果你想要使用多参数创建散点图，你可以考虑以下步骤：

1. 导入所需库：首先，你需要导入`matplotlib`和`numpy`库，因为它们提供了创建散点图的基本功能。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据：为每个你要展示的关系创建一组或多组数据点。数据可以来自列表、数组或者其他数据结构。

例如，如果你有两个参数X和Y，可以这样定义：

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # x轴数据
Y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])  # y轴数据

3. 创建散点图：使用`plt.scatter()`函数创建散点图，其中第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据。

plt.scatter(X, Y)

4. 可视化和添加标签：如果你还想添加标题、坐标轴标签等，可以使用`plt.title()`, `plt.xlabel()`, `plt.ylabel()`等函数。

plt.title('Scatter Plot of X and Y')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')

5. 显示图表：最后调用`plt.show()`来显示图表。

plt.show()