plt.scatter 刻度

`plt.scatter()` 是 Python 的 Matplotlib 库中用于创建散点图的函数。当你绘制散点图时，刻度（通常是指 x 轴和 y 轴的数值标记）是非常重要的，它们帮助读者理解数据的分布和各点之间的关系。

如果你想设置散点图的刻度，你可以使用 `xticks()` 和 `yticks()` 函数来控制 x 轴和 y 轴的标签，`xlim()` 和 `ylim()` 函数来设置坐标轴的范围，以及 `set_xticklabels()` 和 `set_yticklabels()` 来自定义标签。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 创建散点图
scatter_plot = plt.scatter(x, y)

# 设置 x 轴和 y 轴的刻度
plt.xticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))

# 设置坐标轴范围
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])

# 自定义刻度标签
plt.setp(scatter_plot, color='blue', alpha=0.5)  # 配色并调整透明度

# 显示图形
plt.show()

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plt.scatter怎么修改y轴的刻度

要修改y轴的刻度，可以使用matplotlib库中的yticks()方法来设置。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 修改y轴刻度
plt.yticks([-1, 0, 1])

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，使用了plt.yticks()方法，传入一个列表作为参数，列表中包含了需要显示的刻度值。这里设置的刻度是[-1, 0, 1]，表示y轴上只显示这三个值。如果要显示更多的刻度值，可以在列表中添加更多的数值。

plt.scatter(X, y, color='black') plt.plot(X, X*coef, color='blue', linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这段代码可以绘制简单的散点图和线性回归直线。其中，X和y分别是输入特征和目标变量，coef是线性回归模型的系数，plt.scatter()函数用于绘制散点图，plt.plot()函数用于绘制线性回归直线，plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴刻度值，plt.show()函数用于显示图像。