import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline #整个散点图的样子应该是 plt.xlabel('age',fontsize=19,color='black') plt.ylabel('ios',fontsize=19,color='black') plt.legend() plt.show()
时间: 2023-12-26 22:07:04 浏览: 24
这段代码缺少绘制散点图的部分,以下是完整的代码示例:
```python
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
# 定义x和y坐标
age = [25, 30, 35, 40, 45, 50]
ios = [10, 35, 45, 50, 60, 75]
# 绘制散点图
plt.scatter(age, ios)
# 添加横纵坐标标签和标题
plt.xlabel('Age', fontsize=19, color='black')
plt.ylabel('iOS', fontsize=19, color='black')
plt.title('Age vs iOS Usage', fontsize=22, color='black')
# 显示图例
plt.legend(['iOS Users'])
# 显示图形
plt.show()
```
你可以根据自己的需求修改x和y坐标,以及其他参数。
相关问题
使用 matplotlib.pyplot.scatter 函数绘制经纬度散点图的具体代码,设置latlon为true
可以使用以下代码绘制经纬度散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 经度和纬度数据
lon = [116.4074, 121.4737, 113.2644, 120.1551]
lat = [39.9042, 31.2304, 23.1291, 30.2741]
# 绘制散点图
plt.scatter(lon, lat, s=50, alpha=.8, c='blue', marker='o', edgecolors='none', label='Cities')
# 设置坐标轴和标题
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
plt.title('Cities in China')
# 设置latlon为true
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.gca().set_xlim([100, 140])
plt.gca().set_ylim([20, 50])
plt.gca().set_xticks(range(100, 141, 10))
plt.gca().set_yticks(range(20, 51, 10))
plt.gca().tick_params(labelsize=10)
plt.gca().tick_params(axis='both', direction='in', length=5, width=1, colors='gray')
plt.gca().tick_params(axis='both', which='minor', direction='in', length=3, width=1, colors='gray')
plt.gca().grid(True, linestyle='--', linewidth=.5, alpha=.5)
# 显示图例和图形
plt.legend(loc='upper left', fontsize=10)
plt.show()
```
其中,设置`latlon`为`True`的代码为:
```python
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
```
这行代码可以让横轴和纵轴的比例相等,从而正确显示经纬度数据。
错误改正:import matplotlib.pyplot as plt import xlrd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False wb=xlrd.open_workbook("粮食产量与化肥施用量.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_1 = sheet.col_values(1) col_2 = sheet.col_values(2) x=col_1[1:21] ; y=col_2[1:21] plt.figure(figsize=(8,5)) c=[] for i in range(len(col_2)): if(col_2[i]>40000): c.append('blue') else: c.append('red') plt.xlabel('化肥施用量',fontsize=12) plt.ylabel('粮食产量',fontsize=12) plt.scatter(x,y,color=c,marker='o') plt.show()
这段代码本身没有明显的错误,但是可以进行一些改进和优化。以下是一些可能有用的建议:
1. 在导入模块时,建议将所有的 import 语句放在代码开头,这样可以更方便地查看需要的模块。
2. 如果你只需要使用一个模块中的一部分函数或类,可以使用 from ... import ... 的语法,这样可以减少代码量,提高可读性。
3. 尽量使用有意义的变量名,这样可以让代码更加易读易懂。
4. 为了避免不必要的麻烦,建议在读取 excel 文件时指定文件的绝对路径。
5. 如果你只需要使用 excel 文件中的某些行或列,可以使用 pandas 库中的 read_excel 函数,这样可以更加高效地读取数据。
6. 对于大型数据集,建议使用 numpy 数组来存储数据,这样可以加速计算。
7. 在绘制散点图时,建议将颜色和其他属性分开设置,这样可以更加灵活地控制图形的样式。
8. 在绘制图形时,建议添加标题和图例,这样可以让图形更加易懂。
下面是一个改进后的代码示例:
```
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
file_path = os.path.abspath("粮食产量与化肥施用量.xls")
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, usecols=[1, 2], skiprows=1, nrows=20, names=["化肥施用量", "粮食产量"])
x = np.array(df["化肥施用量"])
y = np.array(df["粮食产量"])
# 设置颜色和标记
colors = np.where(y > 40000, "blue", "red")
markers = "o"
# 绘制图形
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.scatter(x, y, c=colors, marker=markers)
plt.xlabel("化肥施用量", fontsize=12)
plt.ylabel("粮食产量", fontsize=12)
plt.title("粮食产量与化肥施用量关系散点图", fontsize=14)
plt.legend(["粮食产量 > 40000"], loc="upper left")
plt.show()
```
这个示例代码中,我们使用了 pandas 库中的 read_excel 函数来读取 excel 文件,使用 numpy 数组来存储数据,使用 where 函数来设置颜色,使用 legend 函数来添加图例,使得图形更加易懂。
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