notebook,并导入matplotlib和numpy#导入matplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt#导入numpyimportnumpyasnp一:基础知识讲解1.绘制一个点plt.scatter

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。

.初认识基本代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltN=1000x=np.random.randn(N)y=np.random.randn(N)plt.scatter

各种3d画图参考网站其他种类图参考网站用二维泡泡图表示三维数据泡泡的坐标2维，泡泡的大小三维，使用到的函数plt.scatter(P[:,0],P[:,1],s=S,lw=1.5,edgecolors=

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter

，变化情况plt.plot()直方图：绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布情况条形图：绘制离散的数据，展示一组或多组数据的分布情况散点图：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点，分布规律plt.scatter

[1,2,3,4,5,6]fig1=pl.figure()foriinrange(0,len(x)):pl.plot(x[i],y[i],'o',color=cm(co[i]*1.0/6))#画点状图plt.scatter

importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(x1,y1,'1的参数',x2,y2,'2的参数')plt.ylabel('对y轴注释')plt.show()#展示图像plt.axis([a,b,c,d])#分别为x轴y轴的范围plt.scatter

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondata=read_csv('D:\\PDM\\4.1\\data.csv')Out[2]:#第二步，画出散点图，求x和y的相关系数plt.scatter

调用签名：plt.scatter(x,y,c="b",label="scatterfigure")x:x轴上的数值y:y轴上的数值c：散点图中的标记的颜色label：标记图形内容的标签文本代码实现:importm

np.array([np.ones(100),np.random.rand(100)])y=np.dot([4,3],X)+np.random.rand(100)print('xsizeis',X.size)plt.scatter

=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

代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#@Author:Songzq#@Time:2019年07月18日06时#说明:#总结:importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib.pyplot库#2019年4月份最高每日最高温度y_april_high=[16,19,21,28,21,20,19,17,9,18,19,22,23,23,26,26,28,24

导入包matplotlib.pyplotasplt折线图：plt.plot()散点图：plt.scatter()直方图：plt.hist()数轴标签：plt.xlable(’name’);plt.ylable

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#数据准备N=1000x=np.random.randn(N)y=np.random.randn(N)plt.scatter

np.random.normal(0,1,n)Y=np.random.normal(0,1,n)T=np.arctan2(Y,X)#forcolorvalue#plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)plt.scatter

1.基本图形散点图plt.scatter(x,y,s=20,c='b',marker='')折线图plt.plot(x,y)plt.plot_date(date,y,'-')plt的plot_date默认画的的是散点条形图

第3小问Elbowmethodk=5plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot()plt.scatter(product_df[:,0],product_df[:,1],c='

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=[0,0,1,1]y=[0,1,0,1]plt.scatter(x[0],y[0],color="red

PlotthePredictionusingDifferentRegressionModel'''lw=2#linewidthx_data=np.linspace(1,200,200)print(x_data.shape,test_tar.shape)plt.scatter

'2018','2019']values=[10,35,75]plt.figure()plt.subplot(1,3,1)plt.bar(names,values)plt.subplot(1,3,2)plt.scatter

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.uniform(-3,3,size=100)X=x.reshape(-1,1)y=0.5*x**2+x+2+np.random.normal(0,1,size=100)plt.scatter

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.uniform(-3,3,size=100)X=x.reshape(-1,1)y=0.5*x**2+x+2+np.random.normal(0,1,size=100)plt.scatter

展示一组或者多组数据的分布情况（统计）条形图：特点：绘制离散的数据，能够一眼看出各个数据的大小，比较数据之间的差距（统计）散点图：特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点（分布规律）绘制散点图（plt.scatter

原文链接：https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88944438plt.scatter()函数用于生成一个scatter散点图。matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=20,c='b',marker='o',cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,li

frommatplotlibimportpyplotaspltx_values=list(range(1,5001))y_values=[x**3forxinx_values]plt.scatter(x_values

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布，并画出来np.random.seed(0)X,y=make_moons(200,noise=0.20)plt.scatter

importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=1024X=np.random.normal(0,1,n)Y=np.random.normal(0,1,n)T=np.arctan2(Y,X)plt.scatter

2、基本使用导入frommatplotlibimportpyplotasplt绘图折线图plt.plot(x,y)散点图plt.scatter(x,y)条形图plt.bar(x,y,width=0.2

machinelearningref:https://docs.opencv.org/4.1.0/d6/de2/tutorial_py_table_of_contents_ml.htmlPYthon——plt.scatter

如下所示：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltx_values=[1,2,3,4,5]y_values=[1,4,9,16,25]#s为点的大小plt.scatter

plt.scatter(xlist,ylist)plt.errorbar(x_ave,y_ave,yerr=1,xerr=1,fmt='*',color='red',ecolor='black',ms=

使用场景plt.scatter(embedding[0],embedding[1],s=100*d**2,c=labels,cmap=plt.cm.nipy_spectral)plt指的是matplotlib.pyplot

CHAPER11.1mytest1.py中plt.scatter(dataMat[0],dataMat[1],c='red',marker='o')会有错误，是因为scatter函数对输入数据有要求，需要时一维的数组

plt.scatter()函数用于生成一个scatter散点图。

【时间】2019.03.19【题目】python绘制散点图-----plt.scatter基本的用法(转）1、【数字的可视化：python画图之散点图sactter函数详解】

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltrng=np.random.RandomState(20)x=10*rng.rand(50)y=2*x-1+rng.rand(50)plt.scatter

#初始化w向量和截距b，注意初始化为浮点类型def__init__(self):self.weight=[0.0,0.0]self.bias=0.0defdraw(self,x1,x2,y1,y2):plt.scatter

1024X=np.random.normal(0,1,n)Y=np.random.normal(0,1,n)T=np.arctan2(Y,X)#控制散点的颜色分布，这里使用一个numpy自带的颜色分布函数plt.scatter

plt.figure(figsize=[15,8])plt.scatter(X,Y,label='RealValue')plt.plot(X,func(X,a,b),'red',label='CurveLine

.用训练集训练简单线性回归模型sklearn.linear_model的LinearRegressionfit(X_train,Y_train)方法3.预测结果predict(X_test)4.可视化plt.scatter

在用python画散点图的时候想标记出特定的点，比如在某些点的外围加个空心圆，一样可以通过plt.scatter实现importmatplotlib.pyplotaspltx=[[1,3],[2,5]]

python设置scatter颜色渐变的方法参考代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltcm=plt.cm.get_cmap('RdYlBu')xy=range(20)z=xysc=plt.scatter

在做吴恩达深度学习课程第一课第三周的课后作业时，运行如下代码：plt.scatter(X[0,:],X[1,:],c=Y,s=40,cmap=plt.cm.Spectral)报错：ValueError:

在importmatplotlib.pyplot进行调用以下面的图片为例使用plt的scatter函数，这个是画散点图的函数plt.scatter(beer["sodium"],beer["cost"]

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.random.rand(1,60)y=np.random.randn(1,60)#rand均匀分布，randn高斯分布plt.scatter

5行代码实现K-Means算法data=vstack((rand(10,2)+array([3,3]),rand(10,2)))#data=whiten(data)plt.scatter(data[:,

文件：#coding=utf-8importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('ccpoints.csv',header=0)plt.scatter

使用scatter()绘制一系列点importmatplotlib.pyplotaspltx_values=[1,2,3,4,5]y_values=[1,4,9,16,25]plt.scatter(x_values