python绘制散点图的步骤_python绘制散点图并标记序号的方法

python绘制散点图并标记序号的方法

实现二维平面上散点的绘制，并可以给每个散点标记序号或者名称：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=[2.3,4.5,3,7,6.5,4,5.3]

y=[5,4,7,5,5.3,5.5,6.2]

n=np.arange(7)

fig,ax=plt.subplots()

ax.scatter(x,y,c='r')

for i,txt in enumerate(n):

ax.annotate(txt,(x[i],y[i]))

以上这篇python绘制散点图并标记序号的方法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，也希望大家多多支持我们。

时间： 2018-12-11

大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

随机漫步是这样行走得到的途径:每次行走都是完全随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的. random_walk.py #random_walk.py from random import choice # -*- coding: utf-8 -*- class RandomWalk(): #一个生成随机漫步数据的类 def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_values=[0] sel

本文实例为大家分享了python scatter散点图用循环分类法加图例,供大家参考,具体内容如下 import matplotlib.pyplot as plt import kNN plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False datingDataMat, datingLabels = kNN.file2matrix('datingTestSet2.txt') plt.f

今天想直观的展示一下数据就用到了matplotlib模块,之前都是一张图只有一条曲线,现在想同一个图片上绘制多条曲线来对比,实现很简单,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 '

要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点: """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清.并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图&

具有不同标记颜色和大小的散点图演示. 演示结果: 实现代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook # Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory

本文是从matplotlib官网上摘录下来的一个实例,实现的功能是Python+matplotlib绘制自定义饼图作为散点图的标记,具体如下. 首先看下演示效果 实例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # first define the ratios r1 = 0.2 # 20% r2 = r1 + 0.4 # 40% # define some sizes of the scatter marker sizes = n

本文实例为大家分享了python使用matplotlib画柱状图.散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 柱状图(plt.bar) 代码与注释 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) n = 8 X = np.arange(n)+1 #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数 # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, siz

用python画图很多是根据z=f(x,y)来画图的,本博文将三个对应的坐标点输入画图: 散点图: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X = [1, 1, 2, 2] Y = [3, 4, 4, 3] Z = [1, 2, 1, 1] ax.scatter(X, Y

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JohnHunter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PythonIDE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(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG.PNG.BMP.GIF等.此外,matp

思维导图: 效果(语句版): 源码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ # ============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/Fa

Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

前言 数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹

Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通

1.公式推导 对幂律分布公式: 对公式两边同时取以10为底的对数: 所以对于幂律公式,对X,Y取对数后,在坐标轴上为线性方程. 2.可视化 从图形上来说,幂律分布及其拟合效果: 对X轴与Y轴取以10为底的对数.效果上就是X轴上1与10,与10与100的距离是一样的. 对XY取双对数后,坐标轴上点可以很好用直线拟合.所以,判定数据是否符合幂律分布,只需要对XY取双对数,判断能否用一个直线很好拟合就行.常见的直线拟合效果评估标准有拟合误差平方和.R平方. 3.代码实现 #!/usr/bin/env

一.问题 代码如下,发现标题的中文显示的是方块 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set(xlim=[1.5, 6.5], ylim=[-4, 5], title='画图小例子',ylabel='yvalue', xlabel='xvalue') plt.show() 如下图 二.解决方法 一般数据可视化使用matplotlib库,设置

项目实现知识点: Pandas库及pyecharts库 Pandas:数据分析和处理工具. pd.read_csv():读取csv文件. pyecharts:绘图库,提供30多种图标,超过400个以上的地图文件,支持原生百度地图,为地理数据可视化提供支持. pyecharts.charts:提供了基本的图表,例如条形图.直方图等. Python数据可视化:漏斗图的制作 项目实现过程: 1.导入模块 2.打开文件 3.读取数据 4.整理数据 5.创建漏斗图 6.添加组件 7.显示漏斗并设置名称 8

有史以来最牛逼的绘图工具,没有之一 plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库,它作为一款开源的绘图库,可以应用于Python.R.MATLAB.Excel.JavaScript和jupyter等多种语言,主要使用的js进行图形绘制,实现过程中主要就是调用plotly的函数接口,底层实现完全被隐藏,便于初学者的掌握. 下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法: ###安装plotly: 使用pip来安装plotly库,如果机器上没有pip,需要先进行pip的安装,这里

使用python实现论文里面的饼状图: 原图: python代码实现: # # 饼状图 # plot.figure(figsize=(8,8)) labels = [u'Canteen', u'Supermarket', u'Dorm', u'Others'] sizes = [73, 21, 4, 2] colors = ['red', 'yellow', 'blue', 'green'] explode = (0.05, 0, 0, 0) patches, l_text, p_text =