c=[0,1,2,3,4,5],y=2*x,绘制散点图

你可以使用Python的matplotlib库来绘制散点图，实现代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

c = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [2*x for x in c]

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

上述代码中，我们使用了`matplotlib.pyplot`库来绘制散点图。首先，我们定义了两个列表`c`和`y`，分别表示横坐标和纵坐标的值。`y`列表是根据`c`列表的值计算得出的，即`y`列表中的每个元素都是`c`列表中对应元素的两倍。

接下来，我们调用`plt.scatter`方法来绘制散点图。该方法的第一个参数是横坐标列表，第二个参数是纵坐标列表。最后，我们调用`plt.show`方法显示绘制好的散点图。

相关问题

利用python中Matplotlib绘图工具包绘制一个y=x^2的折线散点图

好的，这是一个关于编程绘图的问题，我可以为您提供一些帮助。您可以按照以下步骤绘制一个y=x^2的折线散点图：

1.导入matplotlib库：import matplotlib.pyplot as plt

2.创建数据：x = range(10)，y = [i**2 for i in x]

3.绘制折线图：plt.plot(x, y, 'r-', label = 'y=x^2')，其中'r-'代表红色实线。

4.绘制散点图：plt.scatter(x, y, c = 'b', marker = 'o', alpha = 0.5)；其中c代表颜色，marker代表散点图样式，alpha代表透明度。

5.添加坐标轴标签和图例：plt.xlabel('x')，plt.ylabel('y')，plt.legend(loc = 'upper left')；其中loc代表图例位置。

6.显示图形：plt.show()

希望这个回答能够帮助您！

使用TensorFlow,生成函数y=x的散点图，并进行拟合。

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，需要导入必要的库，包括：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们可以生成一些随机的数据点，作为“y=x”的散点图：

x_data = np.linspace(-1, 1, 100)
y_data = x_data + np.random.randn(*x_data.shape) * 0.3
plt.scatter(x_data, y_data)

这里使用了 `numpy` 库的 `linspace` 函数生成了-1到1之间100个等差数列作为 `x` 坐标，然后使用 `numpy` 库的 `random.randn` 函数生成一些随机的噪声数据，并将它们加到 `x` 上，得到 `y` 坐标，最后使用 `matplotlib` 库的 `scatter` 函数绘制出来。

接下来，我们可以建立一个简单的线性回归模型来拟合这些数据点：

X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)

W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias")

Y_predicted = tf.add(tf.multiply(X, W), b)

cost = tf.reduce_mean(tf.square(Y_predicted - Y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

这里使用 `TensorFlow` 库建立了一个简单的线性回归模型，其中 `X` 和 `Y` 分别表示输入和输出的占位符，`W` 和 `b` 分别表示模型的权重和偏置，`Y_predicted` 表示预测的输出结果，`cost` 表示损失函数，`optimizer` 表示优化器。

最后，我们可以使用 `TensorFlow` 库来训练模型，并绘制出拟合的曲线：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for epoch in range(100):
        _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: x_data, Y: y_data})
        print("Epoch:", epoch, "cost=", c, "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))

    plt.plot(x_data, sess.run(W) * x_data + sess.run(b))
    plt.show()

这里使用 `TensorFlow` 库的 `Session` 来运行模型，使用 `global_variables_initializer` 函数初始化所有变量，使用 `run` 函数和 `feed_dict` 参数来训练模型，最后使用 `plot` 函数绘制出拟合的曲线，并使用 `show` 函数显示出来。

完整代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x_data = np.linspace(-1, 1, 100)
y_data = x_data + np.random.randn(*x_data.shape) * 0.3
plt.scatter(x_data, y_data)

# 建立模型
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)

W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="weight")
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name="bias")

Y_predicted = tf.add(tf.multiply(X, W), b)

cost = tf.reduce_mean(tf.square(Y_predicted - Y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

# 训练模型并绘制曲线
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for epoch in range(100):
        _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: x_data, Y: y_data})
        print("Epoch:", epoch, "cost=", c, "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))

    plt.plot(x_data, sess.run(W) * x_data + sess.run(b))
    plt.show()

希望这个例子能够帮助你更好地理解如何使用 `TensorFlow` 来生成函数的散点图并进行拟合。如果还有什么问题，请随时问我。