python用plot函数画虚线，用scatter画点，让点在线上

我明白了您的问题。您可以使用以下代码来实现此功能：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 x, y 坐标以及虚线的位置
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
dashed_y = [4, 4, 4, 4, 4]

# 绘制虚线和散点图
plt.plot(x, dashed_y, '--')
plt.scatter(x, y)

# 将每个数据点与虚线连接
for i in range(len(x)):
    plt.plot([x[i], x[i]], [y[i], dashed_y[i]], 'k--', lw=0.5)

plt.show()

代码中，我们先定义了横纵坐标以及虚线的位置，然后利用 `plot` 函数绘制虚线，利用 `scatter` 函数绘制散点图。最后，我们利用一个循环，将每个数据点与虚线连接起来，完成了让点在线上的操作。

相关问题

python plot怎么画其他类型的线

除了直线之外，Python的plot函数还可以绘制其他类型的线，例如曲线、散点图、柱状图等。

1. 曲线

要绘制曲线，可以使用plot函数并指定线条样式为曲线，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, 'r--')
plt.show()

这段代码会在0到10之间生成100个点，并计算它们的正弦值。然后使用plot函数绘制这些点，并指定线条样式为红色虚线。结果如下图所示：


2. 散点图

要绘制散点图，可以使用scatter函数，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, s=100, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()

这段代码会生成50个随机点，并使用scatter函数绘制它们。其中s参数指定点的大小，c参数指定点的颜色，alpha参数指定点的透明度。结果如下图所示：


3. 柱状图

要绘制柱状图，可以使用bar函数，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = np.random.rand(5)

plt.bar(x, y)
plt.show()

这段代码会生成5个随机数，并使用bar函数绘制它们的柱状图。结果如下图所示：


除了以上三种类型的线条之外，Python的plot函数还可以绘制面积图、等高线图、饼图等。具体使用方法可以参考matplotlib官方文档。

使用plot函数绘制树形图： （1）线条为虚线，蓝色； （2）标记点为*，markerfacecolor颜色设为黄色； （3）绘制树形图。

在Python的matplotlib库中，你可以使用`plt.plot()`函数结合`ax.vlines()`和`ax.scatter()`来绘制树形图，但是matplotlib本身并不直接支持树状图，通常我们会利用更专业的绘图库如`networkx`结合`patch`模块或者第三方库如`treelib`。这里给出一个简单的示例，假设我们有一个数据结构表示树，我们可以这样操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

# 假设data是一个字典或列表，包含树的节点信息
# 示例数据：
data = {'root': ['A', 'B'], 'A': ['C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': [], 'D': [], 'E': []}

fig, ax = plt.subplots()

# 创建虚线和蓝色的树干
for parent, children in data.items():
    for child in children:
        ax.vlines(0, 0, len(parent), color='blue', linestyle='dashed')
        ax.text(0, len(parent) - 0.5, child, rotation=90)

# 绘制标记点为*，黄色填充
for node in data.keys():
    ax.scatter(0, len(node) - 0.5, marker='*', c='yellow', s=100, alpha=0.7)

# 添加背景网格和轴标签
ax.grid(True)
ax.set_xlim(-1, max(len(n) for n in data.keys()))
ax.set_ylim(0, max(len(n) for n in data.values()) + 1)
ax.set_yticks(range(1, max(len(n) for n in data.values()) + 2))

# 显示图形
plt.show()

请注意，这个例子假设树的层级都是水平的，如果你的数据表示的是斜向的树形，你需要对坐标系统做一些调整。此外，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体需求做更多定制。