运行环境: py3.6 matplotlib 2.1.2 x = [2,4,6,7,8,5,4,3] y = [3,6,5,8,4,3,2,4] txt = ['我','今','晚','上','吃','了','个','鲸'] import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.scatter(x, y) for i in range(len(x)): plt.anno

2.1.身高和体重实例 import matplotlib.pyplot as plt height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] plt.scatter(height,weight) plt.show() 运行生成散点图 In [48]: %run sandian.py 2.2.股票涨幅实例 #股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据

Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小

一:散点图: scatter函数原型   其中散点的形状参数marker如下:   其中颜色参数c如下:     n = 1024 # 均值是0, 方差是1, 取1024个数 x = np.random.normal(0, 1, n) y = np.random.normal(0, 1, n) # 设置颜色值 T = np.arctan2(y, x) bar = plt.scatter(x, y, s=10, c=T, alpha=0.5, cmap='hot') # plt.xticks(()

在写论文用到matplotlib画散点图,想着如果能把每个点对应的ID打在点的旁边就好了,经过一番搜索,最后找到了方法. 首先是打点,先把所有的点画好,举例如下: p1 = ax.scatter(X[:,0], X[:,1], marker = ', s=10) 再依次给每个点打标签: for i in range(0, len(X)): ax.text(X[i,0],X[i,1], i) 最后的效果:

[本文出自天外归云的博客园] 需求 1. Vue中使用ECharts画散点图 2. 在图中加入加均值线 3. 在图中标注出阴影区域 实现 实现这个需求,要明确两点: 1. 知道如何在vue中使用echarts 2. 要知道如何在echarts散点图中画均值线和阴影区域 在下面的代码option对象的series属性中用到了markLine和markArea,标注最值用到了markPoint. 所以去官方文档搜索标线.标点.标图的关键字要搜mark. 如何在vue中使用echarts见文末. 需要

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(10)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=10 """散点图绘制""" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 1024 x = np.random.normal(0,

刚开始接触Python,照着例子写的代码,百度注释的. from numpy import * import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = random.rand(50,30) #创建一个50行30列的多维数组(ndarray) #basic f1 = plt.figure(1) #创建显示图形输出的窗口对象 plt.subplot(211) #创建子坐标系 #x[:,1]获取第二列作为一维数组

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量

与线型图类似的是,散点图也是一个个点集构成的.但不同之处在于,散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来. 用plt.plot画散点图     奇怪,代码和前面的例子差不多,为什么这里显示的却是散点图而不是sin曲线呢?原因有二:一是点集比较少,稀疏,才30个:二是没有指定线型. 用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图,使用方式和plot方法类似,区别在于前者具有更高的灵活性,可以单独控制每个散点与数据匹配,并让每个散点具有不同的属性. 一般使用scatter方法

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) 

雷达图常用于对多项指标的全面分析.例如:HR想要比较两个应聘者的综合素质,用雷达图分别画出来,就可以进行直观的比较. 用Matplotlib画雷达图需要使用极坐标体系,可点击此链接,查看对极坐标体系的介绍:https://www.cnblogs.com/kallan/p/6738577.html. 下面,我们从五个方面(编程能力,沟通技能,专业知识,团队协作,工具掌握)来对路人甲和路人乙进行比较. 代码如下: import numpy as np from matplotlib import p

这篇随笔是matplotlib画线的补充>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import pandas as pd>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> x = np.arange(0,10,1)>>> plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/

python matplotlib.pyplot散点图详解(1) 一.创建散点图 可以用scatter函数创建散点图 并使用show函数显示散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入模块 x = [5, 7, 8, 10, 6] y = [3, 7, 13, 8, 10] plt.scatter(x, y) #创建散点图 plt.show() #显示散点图 运行如下: 如图显示,散点图按照坐标显示了五个点 二.散点图样式 可以通过color,s,m

python matplotlib.pyplot 散点图详解(2) 上期资料 一.散点图叠加 可以用多个scatter函数叠加散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = [5,7,8,10,6] y = [3,7,13,8,10] n = [4,6,9,9,7] m = [5,6,3,8,10] plt.scatter(x, y) plt.scatter(n, m) #系统默认为蓝色和橙色 plt.show() 运行如下: 想更改样式请看上一期:上

以前您在园子里用Windows Live Wirter发布博文是不是有以下三个不爽: 不爽1:如果想在发布随笔时新建分类并将随笔添加至该分类,需要先在博客后台添加分类,然后在Live Writer中刷新分类列表,并选择这个分类. 不爽2:如果想给随笔添加标签,需要在随笔发布后,进入博客后台进行标签的添加. 不爽3:如果想给发布随笔编写摘要,需要在随笔发布后,进入博客后台进行摘要的编写. 这次功能改进就是为大家消除这三个不爽. 如果你已经配置过Live Wirter,需要更新一下配置.点击下图中的

在“高级”菜单的“辅助工具”选中“设置助手”,然后点选“设置屏幕阅读器选项”,下一步之后,将“忽略已加标签文档的阅读顺序”和“添加标签到文档之前进行确认”(有的版本显示的是“为文档加标签前确认”)前面的勾去掉,然后一直点击下一步之后完成.

1.加标签的continue,类似于C语言的goto语句