x=[1,2,3,4,5],y=x2+1,绘制一个散点图。

好的，可以使用matplotlib库绘制散点图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [xi**2 + 1 for xi in x]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

这里使用列表推导式对y进行赋值，即y=xi^2 + 1，然后使用 `scatter()` 方法绘制散点图，并使用 `show()` 方法显示图形。

输出结果为一张散点图，x轴为[1,2,3,4,5], y轴为[2, 5, 10, 17, 26]，如下图所示：


相关问题

使用Python，完成以下任务： 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据，y变量为5x2-1。 2、使用Matplotlib库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 3、使用Pandas库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 4、使用Seaborn库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 5、随机生成五组1-100之间的20个数据，计算他们的相关系数矩阵(

1. 定义x变量为随机生成从20到100之间的100个数据，y变量为5x^2-1。

import random

x = [random.randint(20, 100) for i in range(100)]
y = [(5 * i ** 2) - 1 for i in x]

2. 使用Matplotlib库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x, y, color='yellow')
plt.title("y=5x^2-1")
plt.show()

3. 使用Pandas库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
df.plot.scatter(x='x', y='y', color='yellow', title="y=5x^2-1")
plt.show()

4. 使用Seaborn库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x=x, y=y, color='yellow')
plt.title("y=5x^2-1")
plt.show()

5. 随机生成五组1-100之间的20个数据，计算它们的相关系数矩阵。

import numpy as np

# 生成数据
data = []
for i in range(5):
    data.append([random.randint(1, 100) for j in range(20)])

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = np.corrcoef(data)

print(corr_matrix)

在2行2列的绘图区域中绘制三维曲线、曲面和散点点图，要求如下： 1.在第一个绘图区域绘制一条给定数据的三维曲线； 2.在第二个绘图区域绘制一条z=50*sin(x+y)三维曲面； 3.在第三个绘图区域绘制三维散点图，x,y,z三个坐标轴的数值分别0-50之间的30个随机数。30个点中，前10个点红色，中间10个点蓝色，最后10个点黄色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d def level4(): #绘制三维曲线 plt.figure(figsize=(10, 10)) #**********begin**********# #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 x1=np.linspace(0,2*np.pi,300) y1=np.linspace(0,3*np.pi,300) z1=50*np.sin(x1+y1) #绘制曲线 #绘制三维曲面 #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 x2,y2=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] z2=50*np.sin(x2+y2) #绘制曲面 #绘制三维散点图 #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 #按区域绘制不同颜色散点 ax3.scatter(x3[0:10],y3[0:10],z3[0:10],color='r') #**********end**********# #将绘制的图形保存为指定路径下的图片 plt.savefig("task4/image1/t4.png") #显示创建的绘图对象 plt.show()

以下是代码实现：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import mpl_toolkits.mplot3d 

def level4(): 
    # 绘制三维曲线
    plt.figure(figsize=(10, 10)) 
    ax1 = plt.subplot(221, projection='3d')
    # 生成绘图数据
    x1 = np.linspace(0, 2*np.pi, 300) 
    y1 = np.linspace(0, 3*np.pi, 300) 
    z1 = 50*np.sin(x1+y1)
    # 绘制曲线 
    ax1.plot(x1, y1, z1, color='r') 
    ax1.set_xlabel('X') 
    ax1.set_ylabel('Y') 
    ax1.set_zlabel('Z') 

    # 绘制三维曲面 
    ax2 = plt.subplot(222, projection='3d')
    x2,y2=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] 
    z2=50*np.sin(x2+y2) 
    # 绘制曲面 
    ax2.plot_surface(x2, y2, z2, cmap='coolwarm') 
    ax2.set_xlabel('X') 
    ax2.set_ylabel('Y') 
    ax2.set_zlabel('Z') 

    # 绘制三维散点图 
    ax3 = plt.subplot(223, projection='3d')
    # 生成绘图数据 
    x3 = np.random.randint(0, 50, 30)
    y3 = np.random.randint(0, 50, 30)
    z3 = np.random.randint(0, 50, 30)
    # 按区域绘制不同颜色散点 
    ax3.scatter(x3[0:10], y3[0:10], z3[0:10], color='r')
    ax3.scatter(x3[10:20], y3[10:20], z3[10:20], color='b')
    ax3.scatter(x3[20:30], y3[20:30], z3[20:30], color='y')
    ax3.set_xlabel('X') 
    ax3.set_ylabel('Y') 
    ax3.set_zlabel('Z') 

    # 将绘制的图形保存为指定路径下的图片 
    plt.savefig("task4/image1/t4.png") 
    # 显示创建的绘图对象 
    plt.show()

解释一下代码中的细节：

1. 在绘制三维曲线时，需要先创建一个三维坐标轴对象ax1，然后调用plot函数绘制曲线。

2. 在绘制三维曲面时，需要先创建一个三维坐标轴对象ax2，然后调用plot_surface函数绘制曲面。

3. 在绘制三维散点图时，需要先创建一个三维坐标轴对象ax3，然后调用scatter函数绘制散点图。根据题目要求，需要将30个点分成三个区域，然后分别绘制不同颜色的散点。