plt.scatter marker

时间: 2023-04-28 13:00:56 浏览: 118
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Python matplotlib通过plt.scatter画空心圆标记出特定的点方法

plt.scatter marker是matplotlib库中scatter函数的一个参数，用于指定散点图中点的形状。marker可以是一个字符串，也可以是一个符号或者一个数字。常用的marker有：'o'圆形，'s'正方形，'^'三角形，'+'加号等。可以通过设置marker参数来改变散点图中点的形状。例如：plt.scatter(x, y, marker='o')表示绘制圆形散点图。
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python scatter函数用法实例详解

plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") - x: 这个参数代表 x 轴上的数值序列，通常是一个一维数组或列表，用于决定每个散点在 x 轴上的位置。 - y: 类似地，y 参数代表 y 轴上的数值序列，它...
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pycharm使用matplotlib.pyplot不显示图形的解决方法

如下案例，可以正常保存图像，但是plt.show()不能正常显示图像，这里是使用...plt.scatter(data.x, data.y, c=red, marker='o', label='ccpoints') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(loc=2) plt.show() pl

plt.scatter marker正方形

在matplotlib这个Python绘图库中，plt....plt.scatter(x, y, marker='s') # 显示图表 plt.show() 在这个例子中，x和y是两组数据点的坐标，marker='s'指定了正方形标记。plt.show()函数用于显示图表。

plt.scatter marker大小

您可以使用plt.scatter()函数中的s参数来控制散点图的标记大小。s参数可以接受一个标量或一个数组，用于指定每个数据点的大小。 如果要将所有的散点标记大小设置为相同的值，您可以将s参数设置为一个标量，...

plt.scatter marker/color

plt.scatter函数可以通过参数来指定散点图的标记(marker)和颜色(color)。 1. marker参数用于指定散点图的标记样式。常用的标记样式包括： - "."：小圆点 - "o"：大圆点 - "s"：正方形 - "^"：上三角形 - "v...

plt.scatter marker有哪些

plt.scatter()是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。marker参数是用来控制散点的形状的参数。常见的marker参数及其对应的形状包括： 1. '.' 小圆点 2. ',' 像素点 3. 'o' 大圆点 4. 'v' 下三角形 5. '^' 上...

请告诉我plt.scatter marker的全部可选值

好的，plt.scatter函数的marker参数可以选择的值有： - "."：点 - ","：像素 - "o"：圆圈 - "v"：向下三角形 - "^"：向上三角形 - "向左三角形 - ">"：向右三角形 - "1"：向下的Y形 - "2"：向上的Y形 - "3"：向左的...

plt.scatter中marker

在matplotlib库中，plt.scatter()函数用于绘制散点图。其中，marker参数用于指定散点的形状。常用的marker形状包括： 1. '.'：点 ...plt.scatter(x, y, marker='o') # 绘制圆圈形状的散点图 plt.show()

plt.scatter方形marker

在调用 plt.scatter(x, y, marker='square') 时，x 和 y 分别对应的是点在X轴和Y轴上的坐标，而 'square' 则指定了每个点的标记样式为正方形。除了'square'，marker 参数还可以接受其他预定义的形状，如圆形...

plt.scatter中的marker属性

在matplotlib库中，plt.scatter函数用于绘制散点图。其中，marker属性用于...plt.scatter(x, y, marker="o") plt.show() 这段代码会绘制出五个大圆点，分别位于坐标点(1, 2)，(2, 4)，(3, 6)，(4, 8)，(5, 10)。

plt.scatter(x_scatter, y_scatter, marker_size, c=colors, cmap=plt.cm.coolwarm)

这段代码用于绘制散点图，其中： ...具体来说，c=colors 表示将 colors 数组中的数值或分类转化为颜色，cmap=plt.cm.coolwarm 表示使用 coolwarm 颜色映射表。你可以根据自己的需要选择不同的颜色映射表。

# 画图 plt.figure(figsize=(9, 4), dpi=100) x1 = np.linspace(1, 7, 7) x2 = np.linspace(1, 12, 12) plt.subplot(121) plt.title('x^0') plt.plot(x2, data_0_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data, marker='^') plt.subplot(122) plt.title('x^1') plt.plot(x2, data_1_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data_1, marker='^') plt.show()

这段代码使用了 matplotlib 库来进行数据可视化。首先创建了一个大小为 (9, 4)、分辨率为 100 的画布，然后将画布分成两个子图（subplot）（1 行 2 列，第一个子图）。...最后使用 plt.show() 显示画布。

plt.scatter和plt.plot

plt.scatter(x, y, c=None, s=None, marker=None, cmap=None, alpha=None) 其中，x和y是数据点的x坐标和y坐标，c可以指定数据点的颜色，s可以指定数据点的大小，marker可以指定数据点的形状，cmap可以指定颜色...

df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下

然后，使用 matplotlib 库的 scatter() 方法，分别将每个聚类的数据点在二维坐标系中绘制出来。其中，每个聚类使用不同的颜色进行标识，如 cluster 0 使用绿色、cluster 1 使用红色、cluster 2 使用黑色、cluster 3 ...

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出类中心 plt.title("K-means聚类结果") plt.show() plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=dbscan...

plt.scatter(X,y,marker="x",color="r") plt.xlabel("Change in water level") plt.ylim(0,40) plt.ylabel("Water flowing out of the dam")

plt.scatter()函数用于绘制散点图，其中X和y分别是数据点的横坐标和纵坐标，marker参数指定了数据点的形状，color参数指定了数据点的颜色。plt.xlabel()和plt.ylabel()函数用于设置坐标轴的标签，plt.ylim()函数用于...

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker...

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="winter", label=label9) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], marker='o', s=100, c=kpredictions, alpha=1, cmap=...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,2:] KMeans1 =KMeans(n_clusters=3) KMeans1.fit(X) label_pred=KMeans1.labels_ x0 =X[label_pred==0] x1 =x[label_pred==1] x2=x[label_pred==2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="r", marker='D', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="g", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x3[:, 1], c="b", marker='+', label='label2') plt.xlabel('petal length') plt.ylabel('petal width') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并将聚类结果可视化。具体步骤如下： 1. 载入必要的Python库：matplotlib.pyplot、sklearn.cluster和sklearn.datasets。 2. 载入iris数据集。...

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