ax.scatter函数参数定义

ax.scatter函数是matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其参数定义如下：

ax.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)

其中，常用的参数及其含义如下：

- `x, y`: 必需参数，指定散点图中点的x坐标和y坐标；
- `s`: 散点的大小。默认为20；
- `c`: 散点的颜色。可以是单个颜色值，也可以是一系列颜色值，表示每个点的颜色不同。默认为蓝色；
- `marker`: 散点的形状。默认为圆形；
- `alpha`: 散点的透明度。默认为1，表示不透明；
- `linewidths`: 散点边缘线的宽度；
- `edgecolors`: 散点边缘线的颜色。如果未指定，则与散点颜色相同。

除了这些常用参数之外，还有一些其他参数可以用来调整散点图的细节。

相关问题

ax.scatter,圆圈画黑色

`ax.scatter`是matplotlib库中的一个函数，用于在图表上绘制散点图。如果你想在散点图中画出黑色的圆圈，你需要结合`scatter`函数的`c`参数（颜色）和`marker`参数（标记形状）来实现。具体步骤如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 定义颜色和圆形标记
colors = 'black'
markers = 'o'

# 绘制散点图，指定颜色和标记
ax = plt.subplot()
ax.scatter(x, y, c=colors, marker=markers)

# 可能还需要调整其他样式细节，比如大小等
ax.set_title('Black Circles Scatter Plot')
plt.show()

在这个例子中，`c='black'`指定了所有的散点都为黑色，`marker='o'`表示圆形标记。如果你想要每个点都是实心的黑色圆，只需设置这两个参数即可。如果你还想改变圆圈的大小，可以在`scatter`函数中添加`s`参数，其中`s`后面的值就是圆圈半径的平方。

#使用前面定义的函数进行画图 X0,X1=X_train[:,0],X_train[:,1] xx,yy=make_meshgrid(X0,X1) for clf,title,ax in zip(models,titles,sub.flatten()): plot_contours(ax,clf,xx,yy,cmap=plt.cm.plasma,alpha=0.8) ax.scatter(X0,X1,c=y,cmap=plt.cm.plasma,s=20,edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(),xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(),yy.max()) ax.set_xlabel('Feature 0') ax.set_ylabel('Feature 1') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

这段代码是用来画出分类器的决策边界和数据点的散点图的。其中，`make_meshgrid`函数用来生成网格点，`plot_contours`函数用来画出分类器的决策边界，`ax.scatter`用来画出数据点的散点图。`models`是一个分类器列表，`titles`是对应分类器的标题列表，`sub.flatten()`是用来展平子图的二维数组。最后，通过`plt.show()`来显示图像。