随机生成 20 个二位数,x 的坐标在 0-10,y 的坐标在 20-30,画 一个散点图
时间: 2024-09-19 11:01:26 浏览: 41
为了随机生成20个二维坐标数据点,并绘制散点图,我们可以使用Python的`numpy`库生成随机数组,然后利用`matplotlib`库来绘制图形。这里是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义坐标范围
x_range = np.arange(0, 11)
y_range = np.arange(20, 31)
# 随机生成20个(x, y)坐标对
points = [(np.random.choice(x_range), np.random.choice(y_range)) for _ in range(20)]
# 创建散点图
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
plt.xlabel('X坐标')
plt.ylabel('Y坐标')
plt.title('20个随机两点的散点图')
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(20, 30)
plt.show()
```
这个代码会生成20个随机分布的点,分布在x轴0到10之间,y轴20到30之间,并以散点的形式展示出来。
相关问题
定义两个列表x=[1,2,3,4]和y=[5,4,3,2],分别画出以列表x为横轴坐标,列表y为纵轴坐标的折线图(线条宽度为2,以点划线绘制)、柱状图、水平柱状图、堆积柱状图、箱线图、散点图(点以星号*标记)。各子图在画布上分成三行两列绘制。
### 回答1:
我可以给你画出来。折线图:线条宽度为2,以点划线绘制。柱状图:柱状图的每个点的高度与其对应的y值相等。水平柱状图:每个点的宽度与其对应的y值相等。堆积柱状图:每个点的高度与其对应的x+y值相等。箱线图:每个箱子的上下边框由最大值和最小值组成,中间有一条线表示中位数,上下的短线表示四分位数。散点图:点以星号*标记,每个点的x值与x列表中的元素相等,每个点的y值与y列表中的元素相等。
### 回答2:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(10, 15))
# 子图1:折线图
ax1 = fig.add_subplot(321)
ax1.plot(x, y, linestyle=':', linewidth=2)
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y')
ax1.set_title('折线图')
# 子图2:柱状图
ax2 = fig.add_subplot(322)
ax2.bar(x, y, width=0.5)
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y')
ax2.set_title('柱状图')
# 子图3:水平柱状图
ax3 = fig.add_subplot(323)
ax3.barh(x, y, height=0.5)
ax3.set_xlabel('y')
ax3.set_ylabel('x')
ax3.set_title('水平柱状图')
# 子图4:堆积柱状图
ax4 = fig.add_subplot(324)
y2 = np.array([1,2,3,4])
ax4.bar(x, y, width=0.5, label='y1')
ax4.bar(x, y2, width=0.5, bottom=y, label='y2')
ax4.set_xlabel('x')
ax4.set_ylabel('y')
ax4.set_title('堆积柱状图')
ax4.legend()
# 子图5:箱线图
ax5 = fig.add_subplot(325)
data = [x, y]
ax5.boxplot(data)
ax5.set_xticklabels(['x', 'y'])
ax5.set_title('箱线图')
# 子图6:散点图
ax6 = fig.add_subplot(326)
ax6.scatter(x, y, marker='*', color='r')
ax6.set_xlabel('x')
ax6.set_ylabel('y')
ax6.set_title('散点图')
# 调整子图间的间距
plt.tight_layout()
# 展示图像
plt.show()
### 回答3:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [1,2,3,4]
y = [5,4,3,2]
# 折线图
plt.subplot(3, 2, 1)
plt.plot(x, y, 'bo-', linewidth=2)
plt.title("Line Plot")
# 柱状图
plt.subplot(3, 2, 2)
plt.bar(x, y, color='b')
plt.title("Bar Plot")
# 水平柱状图
plt.subplot(3, 2, 3)
plt.barh(x, y, color='b')
plt.title("Horizontal Bar Plot")
# 堆积柱状图
y2 = [1, 2, 3, 4]
plt.subplot(3, 2, 4)
plt.bar(x, y, color='b')
plt.bar(x, y2, bottom=y, color='r')
plt.title("Stacked Bar Plot")
# 箱线图
data = [x, y]
plt.subplot(3, 2, 5)
plt.boxplot(data)
plt.title("Box Plot")
# 散点图
plt.subplot(3, 2, 6)
plt.scatter(x, y, marker='*', color='b')
plt.title("Scatter Plot")
plt.tight_layout()
plt.show()
matlab异常值剔除中,如何画图并标出离群点。X和Y是数据向量,以X中数据为横坐标,以Y中数据位纵坐标描绘散点图。其中Y轴数据表示的是什么
在MATLAB中,你可以使用箱线图(Box Plot)来检测和标出数据中的离群点,同时绘制散点图。箱线图可以帮助识别哪些数据点可能是异常值,因为它清楚地显示了数据分布的四分位数范围。
假设X和Y是你的数据向量,你可以按照以下步骤操作:
1. 绘制散点图:
```matlab
scatter(X, Y);
xlabel('X数据');
ylabel('Y数据'); % 这里Y轴数据表示实际观测到的数值,比如测量值、样本值等。
title('原始散点图');
```
2. 创建箱线图:
```matlab
boxplot(Y, 'Position', [0.5 0.45 0.75 0.06], 'DataLabels', 'off'); % 第四个参数设置箱线图的位置
hold on; % 保持当前图形以便叠加
```
3. 标记潜在的离群点:
```matlab
whiskers = whiskerprops;
whiskers.MarkerSize = 8; % 设置标记大小
whiskers.Color = 'r'; % 红色标记离群点
outliers = isoutlier(Y); % 判断异常值
plot(X(outliers), Y(outliers), 'ro', whiskers); % 使用红点标记离群点,并加上箱线
```
通过这种方法,你可以清晰地看到每个数据点是否属于正常的数据分布范围,离群点会特别明显。
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