import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x_1,y_1,c=y_1,cmap=plt.cm.Blues,s=10) plt.show()

在这段代码中，您使用了 `ax.plot()` 函数来绘制折线图，但是这个函数与散点图的 `ax.scatter()` 函数略有不同。具体来说，`ax.plot()` 函数没有 `s` 参数，而是使用 `linewidth` 参数来指定线条宽度。

因此，如果您想要用类似的方式设置折线的颜色，可以将 `c` 参数改为 `color`，将 `cmap` 参数改为 `cmap`，并将 `s` 参数改为 `linewidth`，代码应该改为：

import matplotlib.pyplot as plt

x_1 = range(1, 6)
y_1 = [x**3 for x in x_1]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_1, y_1, color=y_1, cmap=plt.cm.Blues, linewidth=2)

plt.show()

这样可以正确地设置折线的颜色映射，并且将线条宽度设置为 2。

相关问题

解释这段代码import matplotlib.pyplot as plt import random x = range(60) y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

这段代码主要实现了以下功能:

1. 导入matplotlib.pyplot和random模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

2. 定义x变量，表示一个长度为60的序列：

x = range(60)

这里使用range函数生成一个从0到59的整数序列，共60个数。

3. 定义y_shanghai变量，表示一个长度为60的序列：

y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

这里使用列表推导式生成一个长度为60的随机数序列，每个数的取值范围在15到18之间。random.uniform函数用于生成指定范围内的随机浮点数。

这段代码的目的是生成一个长度为60的随机数序列，用于模拟上海市60分钟内的温度变化。可以使用Matplotlib库绘制折线图或其他可视化图表来展示温度变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.scatter(x_1,y_1,c=y_1,camp=plt.cm.Blues,s=3) plt.show()

这是一段使用 Matplotlib 库的 Python 代码，用于绘制散点图。代码中，使用了 range 函数和列表解析式生成了 x 坐标轴上的数据，使用了列表解析式生成了 y 坐标轴上的数据。然后，使用 subplots 函数创建一个图像和一个坐标系对象，使用 scatter 函数在坐标系中绘制散点图，其中 c 参数指定了散点的颜色，s 参数指定了散点的大小。最后，使用 show 函数显示图像。

如果您有任何关于 Matplotlib 库或者数据可视化的问题，我可以帮您解答。