ax.scatter(X, Y, s=10, alpha=0.5, c='r', marker='o', label='云图1')

时间: 2024-01-19 11:02:13 浏览: 147
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Python中scatter函数参数及用法详解

这是一个使用 Matplotlib 库绘制散点图的代码示例。具体参数含义如下： - X：横坐标数据 - Y：纵坐标数据 - s：散点的大小 - alpha：散点的透明度 - c：散点的颜色 - marker：散点的形状 - label：散点的标签 其中，X 和 Y 必须是相同长度的数组或者序列。其他参数都是可选的，可以根据需要进行调整。
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scatter(x, y, s=None, c=None, marker='o', **kwargs) 是scatter函数的基本形式。其中： - x 和 y 是两个一维数组，分别代表x轴和y轴的坐标值。 - s (size) 可选参数，指定每个点的大小，如果为数值数组，...

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) # 将resize设置为True self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame, resize=True) ...

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="gnuplot2", label=label5) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="hot", label=label6) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="autumn", label=label7) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="terrain", label=label8) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="tab20b", label=label2) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="cool", label=label4) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="rainbow", label=label3)

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap="Oranges", label=label1) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap=...

#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1....

plt.scatter(x, y, s=None, c=None,marker=None,...,alpha=None,**kwargs)

plt.scatter(x, y, s=50, c='red', marker='o', alpha=0.5) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Scatter Plot') plt.show() 该代码会生成一个散点图，x轴为1到5，y轴为2到10，散点的大小为50，颜色为...

def scatterplot(x_data,y_data,x_label,y_label,title): fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(x_data,y_data, marker = 'D', s =10 , alpha = 0.75, color = 'r') ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) scatterplot(x_data = data['Year'], y_data = data['Severe Wasting'], x_label = 'Year', y_label='Severe Wasting', title = 'Year vs Severe Wasting' ) plt.show()

函数接受五个参数：x_data、y_data、x_label、y_label和title，分别表示x轴数据、y轴数据、x轴标签、y轴标签和图表标题。 在函数内部，它创建了一个图形对象(fig)和一个坐标轴对象(ax)。然后，使用...

fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==0], figsize=(10, 8), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==1], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==2], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5, names=names)

ax.scatter(X[:, j], X[:, i], alpha=alpha) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) if i == X.shape[1]-1: ax.set_xlabel(names[j] if names is not None else None) if j == 0: ax.set_ylabel(names[i] if ...

解释每一行代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set() # 随机生成两类高斯分布的数据 from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(100, 2, centers=2, random_state=2, cluster_std=1.5) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='RdBu') ax.set_title('Two dimensional Bayes Model', size=14) xlim = (-8, 8) ylim = (-15, 5) xg = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 60) yg = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 40) xx, yy = np.meshgrid(xg, yg) Xgrid = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]).T for label, color in enumerate(['red', 'blue']): mask = (y == label) mu, std = X[mask].mean(0), X[mask].std(0) P = np.exp(-0.5 * (Xgrid - mu) ** 2 / std ** 2).prod(1) Pm = np.ma.masked_array(P, P < 0.03) ax.pcolorfast(xg, yg, Pm.reshape(xx.shape), alpha=0.5, cmap=color.title() + 's') ax.contour(xx, yy, P.reshape(xx.shape), levels=[0.01, 0.1, 0.5, 0.9], colors=color, alpha=0.2) ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

- 第十四行和第十五行使用linspace函数在x轴和y轴上均匀地生成60个和40个点，并将这些点组成一个网格。 - 第十七行和第十八行使用vstack函数将网格中的所有点按列方向堆叠起来，形成一个二维数组Xgrid，其中每一行...

ax.scatter(data['SO2'],data['CO'],y,c= "green",s=100,marker='.',alpha=0.5),运行后不显示图像怎么办

在使用matplotlib库进行绘图时，如果调用了绘图函数如ax.scatter，但图像...ax.scatter(data['SO2'], data['CO'], y, c="green", s=100, marker='.', alpha=0.5) # 确保在代码的最后调用plt.show() plt.show()

X=iris.data[:,[0,1]] # 以前两个特征（花萼长度、花萼宽度）绘图 minMax = MinMaxScaler() X = minMax.fit_transform(X) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花') plt.xlabel('花萼长度', fontsize=10) plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=10) plt.title('花萼长宽归一化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花')语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中X[y == 0, 0]表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，X[y ...

mglearn.plot.plot_2d_separator(clf.x.fill=False.eps=0.5,alpha=0.7)

mglearn.plot.plot_2d_separator 是 mglearn...mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y) plt.xlabel("Feature 0") plt.ylabel("Feature 1") plt.legend(["Class 0", "Class 1"]) plt.tight_layout()

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

使用scatter函数绘制散点图，其中x轴被设置为数据的索引，y轴被设置为'MEDV'和'CRIM'。使用legend函数添加图例，使得可以区分'MEDV'和'CRIM'的散点图。最后，使用ylabel和xlabel函数设置横纵坐标的标签，并使用show...

详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)：这段代码使用scatter函数绘制散点图，其中X[:, 0]和X[:, 1]分别表示数据集中的第一维和第二维特征，c=y表示用不同的颜色表示不同类别的样本，s=30...

ax.scatter(X, y, marker='x', c='r', label="Actual Value")

这是一个关于 Python 数据可视化的问题，ax.scatter() 是 matplotlib 库中的一个函数，用于绘制...其中 X 和 y 分别是数据的横纵坐标，marker 参数指定散点的形状，c 参数指定散点的颜色，label 参数指定散点的标签。

s = list(crime2.population/10000) colors = np.random.rand(len(list(crime2.murder))) plt.scatter(x=list(crime2.murder), y=list(crime2.burglary), s=s, c=colors, linewidth=0.5, alpha=0.5) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()

横坐标为 "murder" 数据列表，纵坐标为 "burglary" 数据列表，点的大小由 s 列表决定，点的颜色由 colors 列表决定，点的线宽为0.5，点的透明度为0.5。横坐标标签为 "murder"，纵坐标标签为 "burglary"。 最后展示...

请解释下面代码含义：ax1.scatter(x[y==i,0],x[y==i,1],marker='o',s=8,c=color[i])

- x[y==i,0] 和 x[y==i,1] 是索引表达式，它们用于选择数组 x 中满足条件 y==i 的行，并分别选择第 0 列和第 1 列的元素。这样可以获得对应于类别 i 的 x 坐标和 y 坐标。 - marker='o' 指定散点的形状...

def draw(x, y): y = y[0] x_po = x[np.where(y == 1)] x_ne = x[np.where(y == 0)] #绘制散点图 ax = plt.axes(projection = "3d") x_1 = x_po[0,:] y_1 = x_po[1,:] z_1 = x_po[2,:] x_2 = x_ne[0,:] y_2 = x_ne[1,:] z_2 = x_ne[2,:] #p = 0.5的面 a,b,c,d = w x = np.linspace(-3, 3, 3) y = np.linspace(-3, 3, 3) x_3, y_3 = np.meshgrid(x, y) z_3 = -(a * x_3 + b * y_3 +d) / c ax.scatter(x_1, y_1, z_1, c = "r", label = "Positive") ax.scatter(x_2, y_2, z_2, c = "b", label = "Negative") ax.plot_surface(x_3, y_3, z_3, alpha = 0.5) plt.legend() plt.show() draw(X_train, y_train)

具体来说，函数首先将标签y的第一个元素赋值给变量y，然后使用numpy库中的where函数，找出标签y中等于1的位置，将对应位置的数据x提取出来，存储在变量x_po中；同样地，找出标签y中等于0的位置，将对应位置的数据x...

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