已知T[a,b]散点怎么画对应的图，python代码展示

可以使用matplotlib库中的scatter函数进行绘制。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# T为散点数据，a为x轴数据，b为y轴数据
T = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
a = [x[0] for x in T]
b = [x[1] for x in T]

# 绘制散点图
plt.scatter(a, b)
plt.show()

运行结果为：


相关问题

已知x,y坐标，进行散点图展示的代码

### 回答1：
可以使用Python中的Matplotlib库来展示散点图，以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建x和y坐标的列表
x_coords = [1, 2, 3, 4, 5]
y_coords = [4, 7, 2, 9, 1]

# 绘制散点图
plt.scatter(x_coords, y_coords)

# 添加标题和标签
plt.title("Scatter Plot Example")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示图表
plt.show()

这个例子会创建一个包含5个点的散点图，并给出标题和标签。你可以根据自己的需要修改x和y的坐标列表来展示自己的数据。

### 回答2：
假设已知的x和y坐标数据存储在两个列表x_values和y_values中，我们可以使用matplotlib库中的scatter函数来实现散点图的展示。

import matplotlib.pyplot as plt

# 已知的x和y坐标数据
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x_values, y_values, c='blue', edgecolors='none', s=30)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")

# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10)

# 显示图表
plt.show()

以上代码首先导入了matplotlib.pyplot模块，然后定义了x和y坐标的列表，接着调用scatter函数绘制散点图。scatter函数的参数中，x_values和y_values分别传入x和y坐标的列表，c指定散点颜色，edgecolors指定散点边缘颜色，s指定散点的大小。然后使用plt.title、plt.xlabel、plt.ylabel分别设置图表的标题、x坐标轴标签和y坐标轴标签。最后通过plt.show展示出散点图。

执行以上代码后，将展示一个包含给定坐标的散点图。

### 回答3：
要进行散点图展示，可以使用Python中的matplotlib库来实现。下面是一段使用matplotlib绘制散点图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 已知的x，y坐标数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 7, 2, 9, 6]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('x坐标')
plt.ylabel('y坐标')

# 设置图表标题
plt.title('散点图展示')

# 显示图表
plt.show()

首先，我们导入了matplotlib库的pyplot模块，并将其重命名为plt。然后，我们提供了已知的x坐标数据和y坐标数据。

接下来，我们使用scatter()函数来创建散点图，将x和y传入该函数。

然后，我们使用xlabel()和ylabel()函数来设置坐标轴的标签，分别设置为'x坐标'和'y坐标'。

最后，我们使用title()函数设置图表的标题为'散点图展示'。

最后一行代码plt.show()用于显示图表。

当你运行这段代码时，就能够在对应的开发环境或者控制台中看到绘制出的散点图。

已知散点的坐标x,y分别对应的list值，python把这些点拟合成椭圆并作图输出，不需要插值

可以使用scipy库中的optimize.curve_fit函数来拟合椭圆。具体步骤如下：

1. 导入所需库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

2. 定义椭圆方程

椭圆方程可表示为：

$$\frac{(x-x_0)^2}{a^2} + \frac{(y-y_0)^2}{b^2} = 1$$

其中，$(x_0, y_0)$为椭圆中心坐标，$a$和$b$分别为椭圆长半轴和短半轴长度。

def ellipse(x, x0, y0, a, b):
    return ((x[0]-x0)**2/a**2 + (x[1]-y0)**2/b**2 - 1)

3. 调用curve_fit函数进行拟合

在curve_fit函数中，第一个参数为拟合函数，第二个参数为自变量数据，第三个参数为因变量数据。

popt, pcov = curve_fit(ellipse, (x, y), None, p0=(0, 0, 1, 1))

其中，popt为拟合后的参数，pcov为协方差矩阵，p0为拟合参数的初始值。

4. 绘制椭圆

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, color='red')
x0, y0, a, b = popt
ellipse_plot = plt.Ellipse((x0, y0), 2*a, 2*b, fill=False)
ax.add_artist(ellipse_plot)
plt.axis('scaled')
plt.show()

其中，scatter函数用于绘制散点，Ellipse函数用于绘制椭圆，axis('scaled')函数用于设置坐标轴比例一致。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 9]

def ellipse(x, x0, y0, a, b):
    return ((x[0]-x0)**2/a**2 + (x[1]-y0)**2/b**2 - 1)

popt, pcov = curve_fit(ellipse, (x, y), None, p0=(0, 0, 1, 1))

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, color='red')
x0, y0, a, b = popt
ellipse_plot = plt.Ellipse((x0, y0), 2*a, 2*b, fill=False)
ax.add_artist(ellipse_plot)
plt.axis('scaled')
plt.show()