ax.scatter3D(xh, zh, yh, color="goldenrod") 在我的这段代码中,是否有任何方法可以使我的点变大
时间: 2024-02-18 12:03:41 浏览: 26
是的,您可以使用`ax.scatter3D()`函数的`size`参数来指定散点的大小。具体而言,您可以将`size`参数设置为一个标量,以将所有散点的大小设置为相同的值,或者将其设置为一个数组或列表,以为每个散点指定不同的大小。
例如,如果您想将所有散点的大小设置为20,可以将`ax.scatter3D()`函数改为如下所示:
```
ax.scatter3D(xh, zh, yh, color="goldenrod", s=20)
```
如果您想为每个散点指定不同的大小,可以将`s`参数设置为一个大小与散点数量相同的数组或列表,例如:
```
sizes = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
ax.scatter3D(xh, zh, yh, color="goldenrod", s=sizes)
```
上述代码将为前10个散点分别指定大小为10到100之间的不同值,后面的散点大小将使用默认值。
相关问题
fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(*data,color='blue',edgecolor='white');的分析
这段代码使用Matplotlib库创建了一个散点图,其中data是包含x和y坐标的数组,使用scatter()函数来绘制这个散点图。color参数指定了散点的颜色,这里是蓝色,而edgecolor参数指定了散点边缘的颜色,这里是白色。代码中的*data可以将数组data中的x和y坐标分别传递给scatter()函数中的两个参数,即x和y。fig,ax = plt.subplots()则是创建一个新的图形窗口,并返回一个包含figure和axes对象的元组,同时将这两个对象分别赋值给fig和ax变量,方便后续对图形进行操作和控制。
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])
这段代码是使用 matplotlib 库绘制散点图的语句。下面是对代码的解释:
- `ax1` 是一个 Axes 对象,它是 matplotlib 的一个子图,用于在图形窗口中绘制图形。
- `scatter()` 是 Axes 对象的一个方法,用于绘制散点图。
- `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'` 指定散点的形状为圆圈。
- `s=8` 指定散点的大小为 8。
- `c=color[i]` 指定散点的颜色为变量 `color` 中的第 `i` 个元素。
因此,该代码的作用是在图形窗口的子图 `ax1` 上绘制散点图,其中 x 坐标来自数组 `x`,y 坐标来自数组 `y`,根据类别 `i` 不同,使用不同的颜色进行区分。散点的形状为圆圈,大小为 8。
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