importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib notebookfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fig=plt.figure()# 创建一个3D坐标轴ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# ax.scatter(x, y, z)df_1=pd.DataFrame()df_1['dim0']=X_test[:,0]df_1['dim1']=X_test[:,1]df_1['dim2']=X_test[:...
2. 设置三维散点格式 通过设置plot格式: ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') 再使用scatter()函数绘制三维散点图: im = ax.scatter(x, y, z, s=100,c=color,marker='.') 其中s=100为设置点的大小、c=color为设置点的颜色,marker='.'为设置点的形状(此处为实心圆点)。 3. 设置侧边color...
plt.scatter(x+4, y, c='r', alpha=0.05, s=10) 2、三维散点图 三维散点图函数原型: p3d.Axes3D.scatter( xs, ys, zs=0, zdir=’z’, s=20, c=None, depthshade=True,*args, **kwargs ) p3d.Axes3D.scatter3D( xs, ys, zs=0, zdir=’z’, s=20, c=None, depthshade=True,*ar...
stop=5, length=100) f(x, y) = sin(sqrt(x^2 + y^2)) # 绘制3D曲面 fig = figure() ax = fig.add_subplot(111, projection="3d") X, Y = meshgrid(x, y) Z = f.(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap="viridis")
Plotly 是一个交互式数据可视化库,可以绘制出高质量的折线图、散点图、3D 图形等等。它支持多种编程语言,如 Python、R、Java 等等。 importplotly.graph_objsasgo importnumpyasnp x = np.linspace(0,10,100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y)) ...
plt.scatter(x, y) plt.title('Simple Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() ``` 三、图形定制 `matplotlib` 提供了丰富的图形定制功能,使得用户可以根据需求修改图表的外观,如颜色、标记、线型等。 1. 修改线条样式 ...
Line and scatter plots(使用plot()命令), histogram(使用hist()命令) 1 折线图&散点图 Line and scatter plots 折线图 Line plots(关联一组x和y值的直线) import numpy as np 1. import pylab as pl 1. x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values ...
Matplotlib.pyplot.plot 绘图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
scatter:散点 ax.scatter(train_data,train_label,marker = "+") plot:连线 ax.plot(train_data,train_label) image.png 直接显示一个numpy或者图片 a = np.linspace(1,256,256) a = a.reshape((16,16)) plt.imshow(a) 绘制3D图 frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D ...
1.plot():绘制折线图。 2.scatter():绘制散点图。 3.hist():绘制直方图。 4.bar():绘制柱状图。 5.pie():绘制饼图。 除了上述函数,pyplot还提供了许多其他的函数和参数,如设置线条样式、设置颜色、设置标记等。在使用pyplot时,需要灵活运用这些函数和参数来实现自己想要的效果。 总之,pyplot是Python数据可视化...