颜色： b 蓝色 g 绿色 r 红色 c 青色 m 品红 y 黄色 k 黑色 线的样式： - 直线 -- 虚线 : 点线 -. 点划线 点的样式 ....点 , 像素 o 空心圆 s 方形 ^ 三角形
语法 plt.scatter(x, y, s=20, c=’b’) 大小s默认为20，s=0时点不显示；颜色c默认为蓝色。...为每一个点指定大小和颜色 有时我们需要为每一个点指定大小和方向，以区分不同的点。这时，可以向s和c传入列表。...如 s=[1, 2] 表示的两个颜色分别是：最左边的颜色和最右边的颜色；s=[100, 103, 150, 200] 的四个颜色分别是：最左边的颜色，最左边的颜色（100和103差别不大），中间的颜色，...补充知识：matplotlib 画图颜色参数值及对应色卡 matplotlib 色卡对应参数值 cnames = { 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite':...() 大小和颜色参数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
color: "#457FFB" } } } } ] （1）设置折线线条颜色...lineStyle: { color: "#F29C1B", } （2）设置折线折点颜色 lineStyle: { normal: { color: "#F29C1B
3 然后妹子说把电池条字体改成白色，好啊，没问题，设置一下就ok，（如图4） ?...appearance 给写成 View controller-based status bar appearance 有什么区别，大家看有什么区别 实际上下面的那个多了一个空格，所以不会显示为白的电池条
散点图 本节开始介绍用plt.plot和ax.plot画散点图 # In[*] import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot...第三个参数‘o'是代表散点图中散点的形状，可以修改。 rng = np.random.RandomState(1234) for marker in ['o','.'...用plt.scatter画散点图 plt.scatter相对于plt.plot的主要优势在于，前者在创建散点图时具有更高的灵活性，可以单独控制每个散点与数据匹配，也可以让每个散点具有不同的属性（大小，表面颜色...当面对大型数据集时，plt.plot会在效率方面优于plt.scatter，这是因为plt.scatter会对每一个单独的散点进行大小或者颜色的设置，而plt.plot是一次性复制所有的设置。...一般来说，误差棒的颜色最好比数据点的颜色稍浅一点比较好，尤其当你的数据点非常多时。
7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 上两期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法和基本绘图展示。...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...range 条柱的下限和上限范围。下限和上限异常值将被忽略。 density 为True时，绘制并返回条柱密度。...bottom 每个条柱底部的位置，如果为数字，则每个条柱的底部移动相同的量。如果是数组，则每个箱子都是独立移动的，底部的长度必须与箱子的数量相匹配。...capprops 设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。 whiskerprops 设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。
三、scatter( )函数的常用关键字参数 scatter( )函数的核心部分当然是围绕着修饰散点进行，也匹配一定的其他修改命令。下面简要介绍常用scatter关键字命令。...scatter( )函数常用关键字参数x y 传入scatter( )的横纵轴数据，用于确定散点位置 s 控制散点的大小 import numpy as np import matplotlib.pyplot...B、最基础的传入数据，赋值给c和cmap，仅以散点颜色表示大小 ax1.scatter(x,y,s=100,c=data2,cmap='Blues',zorder=2) ax2.scatter(x,y...C、以散点大小和颜色同时表示一种数据的变化 ax1.scatter(x,y,s=data2,c=data2,cmap='Blues',zorder=2) ax2.scatter(x,y,s=data3...这种数据显示方式是不推荐的，由于大小和颜色深浅不匹配，容易让读图者产生混淆。例如在蓝色子图中，颜色最深的散点其面积明显不是最大的，颜色和大小的不一致，容易使读图者产生误解。
根据某个度量字段控制散点大小，进而做成气泡图 如果以上一条有任意一条你还不会的，就给我耐心看完（凶巴巴） 如果你都会了，那就分享给你的朋友好吗（可可爱爱） 环境说明 熊猫本次用的是 Anaconda...as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #让图像可以正常显示中文 plt.rcParams...np.random.randn(10) x2 = x1 + x1**2 + 5 #生成一个画布 plt.figure(figsize=(8,4)) #绘制散点图 #本条代码传参含义 #plt.scatter(横坐标，纵坐标，散点尺寸...根据标签区别散点颜色 #随机10行，2列的数据集 X = np.random.randn(10,2) #生成标签 y = np.array([0,0,1,1,0,1,0,1,0,0]) #添加画布 plt.figure...["Zero","One"]) #显示图例，显示图像 plt.legend() plt.show() 成果图如下，我们很好的根据 y 标签区分了散点颜色 但是要注意到，图例并不理想。
注意图表右边有一个颜色对比条（这里通过colormap()函数输出），图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法，散点的颜色和大小都能用来展示数据信息，在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。...我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...下面的例子是加州城市人口的散点图，我们使用散点的大小表现该城市的面积，散点的颜色来表现城市的人口数量（自然对数值）。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的
= 设置线型的宽度 marker= 设置标记点的样式 颜色参数 color =参数值 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 w 白色 m 洋红色 y 黄色 k 黑色 颜色参数 linestyle =参数值...实心点 ',' 像素点 'o' 空心点 'p' 五角形 'x' x 形 '+' + 形 下面我们根据这些属性将我们的三角函数图像重新画一遍 # -*- coding: utf-8 -* from matplotlib...线形图 散点图进阶 参数 含义 s= 散点大小 c= 散点颜色 marker= 散点样式 cmap= 定义多类别散点的颜色 alpha= 点的透明度 edgecolors= 散点边缘颜色 除了线型图以外...参数 含义 s= 散点大小 c= 散点颜色 marker= 散点样式 cmap= 定义多类别散点的颜色 alpha= 点的透明度 edgecolors= 散点边缘颜色 # -*- coding: utf...Matplotlib 中，图例可以通过 matplotlib.pyplot.legend() 方法绘制。我们又拿上面的正弦和余弦曲线举例。
1.平行坐标 图中每条垂直的线代表一个特征，表中一行的数据在图中表现为一条折线，不同颜色的线表示不同的类别。...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import parallel_coordinates...2.RadViz雷达图 4个特征对应于单位圆上的4个点，圆中每一个散点代表表中一行数据。...可以想象为每个散点上都有4条线分别连接到4个特征点上，而特征值（经过标准化处理）就表示这4条线施加在散点上的力，每个点的位置恰好使其受力平衡。...3.Andrews曲线 特征值转化为傅里叶序列的系数，不同颜色的曲线代表不同的类别。
使用这种方法，散点的颜色和大小都能用来展示数据信息，在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。...，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...下面的例子是加州城市人口的散点图，我们使用散点的大小表现该城市的面积，散点的颜色来表现城市的人口数量（自然对数值）。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的
简单修饰 我们已经绘制出两条直线，但样式比较简陋。所以我给两条曲线设置鲜艳的颜色、线条类型。同时，还给纵轴和横轴的设置上下限，增加可观性。...、宽度为 1 像素的连续曲线 y1 plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-") # 绘制颜色为紫色、宽度为 2 像素的不连续曲线...scatter() 函数必须传入两个参数 x 和 y。值得注意得是，它们的数据类型是列表。x 代表要标注点的横轴位置，y 代表要标注点的横轴位置。x 和 y 列表中下标相同的数据是对应的。...# 绘制散点(3, 6) plt.scatter([3], [6], s=30, color="blue") # s 为点的 size # 对(3, 6)做标注 plt.annotate("(...、宽度为 2 像素的不连续曲线 y2 plt.plot(x, y2, color="#800080", linewidth=2.0, linestyle="--", label="y2") # 绘制散点
使用这种方法，散点的颜色和大小都能用来展示数据信息，在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。...，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...当然我们也可以像上面一样使用 plt.errorbar 绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...下面的例子是加州城市人口的散点图，我们使用散点的大小表现该城市的面积，散点的颜色来表现城市的人口数量（自然对数值）。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： （译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的
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