matplotlib散点图边框不显示

要让matplotlib散点图的边框不显示，可以在scatter()方法中设置edgecolors参数为none。具体实现方法如下所示：

axes.scatter(x, y, edgecolors='none')

其中x和y分别为散点图的横纵坐标。设置edgecolors参数为none即可让散点图的边框不显示。

相关问题

matplotlib散点图样式

Matplotlib是Python中非常流行的数据可视化库，用于创建各种图表，包括散点图。散点图是表示两个变量之间关系的一种图形，每个数据点由一对坐标（x, y）表示。在Matplotlib中，绘制散点图可以通过`scatter()`函数实现，并且提供了丰富的样式选项来定制。

以下是创建基本散点图的一些常见样式设置：

1. 颜色（color）：可以通过指定颜色名称、RGB值或十六进制颜色代码来改变点的颜色。

   plt.scatter(x, y, color='red')

2. 大小（size）：调整数据点的大小。

   plt.scatter(x, y, s=50)

3. 形状（marker）：选择不同类型的标记形状，如'.' (圆点)、',' (空心圆点)等。

   plt.scatter(x, y, marker='o')

4. 透明度（alpha）：控制点的透明度，范围从0（完全透明）到1（完全不透明）。

   plt.scatter(x, y, alpha=0.5)

5. 边框和填充（edgecolors, facecolors）：可以设置点的边框颜色和填充颜色不同。

   plt.scatter(x, y, edgecolors='black', facecolors='white')

6. 文本标签（label）：为散点图添加标签。

   plt.scatter(x, y, label='data1')
   plt.legend()

7. 轮廓线（cmap）：使用颜色映射（colormap）给点着色，根据连续变量进行渐变。

   plt.scatter(x, y, c=z, cmap='viridis')

matplotlib折线图标记

Matplotlib是Python中非常流行的数据可视化库，其中创建折线图是常用的功能之一。在绘制折线图时，你可以使用不同的标记选项来自定义数据点的样式，这有助于提高图表的可读性和美观度。以下是一些常见的折线图标记设置：

1. `marker`参数：这个参数用于指定数据点的形状，如'.'（圆点）、','（逗号）、'o'（空心圆）或's'（正方形）。例如：

   plt.plot(x, y, 'o-')

2. `mec` 和 `mew`：`mec`（marker edge color）设置标记边框颜色，`mew`（marker edge width）设置边框宽度。例如：

   plt.plot(x, y, 'o', mec='r', mew=2)

3. `ms`：`ms`（marker size）用于设置标记的大小。例如：

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

4. `mfc`：`mfc`（marker face color）设置标记填充颜色。如果`mec`不同，`mfc`将影响内部填充。例如：

   plt.plot(x, y, 'o', mec='k', mfc='g')

5. `markevery`：指定每几个数据点绘制一个标记，可以用来突出显示某些特殊点。例如：

   plt.plot(x, y, 'o', markevery=[3, 5])

6. `linestyle`和`linewidth`：这些参数用于调整线的样式和宽度，与标记无关。

在创建折线图时，你可以组合使用这些参数来自定义你的标记风格。如果你需要更详细的示例或有其他问题，请告诉我，我会提供更多的帮助。