scatter()里的参数问题，matplotlib包里的
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- wh357589873 2016-02-17 04:19关注
后面那两个参数应该怎么理解。效果图我也上。
右边是加了后面两个参数后的效果，个人猜测是把颜色给加上了。但是为什么要这么做？
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- 2021-12-06 21:28回答 1 已采纳 对散点图添加图例的方法可参考这里的写法：https://blog.csdn.net/sdaujz/article/details/106305451关于文字标注可参考：https://blog.csd
- 2022-03-19 23:16回答 2 已采纳 主要问题：31行中x_step应为y_step next_y = self.y_values[-1] + y_step 其余问题：21行中choice的列表问题，[1. -1] ==
- 2022-03-27 17:58回答 3 已采纳 如果你知道y里面有哪些确定的类别，比如y里面的值只有1，2，3；你可以通过x[y==1]索引y=1的类别，然后以此类推如果你不知道有哪些类别的话，你可以使用numpy的unique(y)查看y里面有哪
- Data+Science+Insight的博客 python使用matplotlib可视化、使用scatter函数可视化散点图并使用s参数设置数据点的大小（change size of points）
- 2023-02-14 17:42回答 2 已采纳 代码能运行，说明Blues这个属性肯定是存在的。但是它可以被动态添加（编辑器只能找到静态属性），比如下面的例子： # 动态添加变量s，相当于 s = 'Hello world' globals()['
- 2022-08-04 16:39回答 1 已采纳 No handles with labels found to put in legend. 没有在图例中找到带标签的句柄。ax.legend()是为了展示标签，你的ax.legend()方法没加la
- 2022-04-17 15:16回答 3 已采纳 加了兼容汉字的部分，感觉应该ax2, ax3分别调用legend import matplotlib.pyplot as plt def visualizeModel(x,y,ols,lad):
- 2022-10-14 19:48Anfies的博客 Matplotlib是python中开源的用于绘图的工具包，具有强大的数据可视化功能。
- 2022-03-13 22:37回答 1 已采纳 你这个是整个画布的尺寸 fig = plt.figure(figsize=(15,15)) # 指定图像的宽和高 然后把画布分成了3行1列，在其中第2个子画布上作的图，自然长宽不一致（3：1） a
- 2022-05-22 22:40回答 2 已采纳 参考 matplotlib作图如何避免坐标轴显示过于密集 - 掘金 使用matplotlib作图时，当x轴为字符型的数据时matplotli
- 2022-07-18 16:20回答 1 已采纳 while count <= np:count 的值一直是0，np一直是500你这不是死循环嘛。都没出循环，plt.show()都没执行
- 2022-09-03 15:38Fang GL的博客 本文主要是matplotlib的相关学习教程应用，文章包含丰富的案例以及代码提供运行使用。
- 2019-05-20 10:17回答 2 已采纳 估计是这个版本的matplotlib对于二维的dataframe支持的不好。当我把代码变为 ``` import matplotlib.pyplot as plt df=df.sort_va
- 2022-05-25 17:40llhcdm的博客 matplotlib.pyplot里的函数scatter( )用于绘制散点图。学习Matplotlib绘图其实就是学习绘图函数中的参数，不同的参数搭配会产生不同的化学效应！ scatter( )函数包含的参数如下所示： matplotlib.pyplot.scatter(x...
- 2022-07-30 12:47艾伦！的博客 本节讲解Python的数据可视化模块——Matplotlib，主要包括： Matplotlib开发环境搭建、绘制基础、绘制散点图、绘制柱状图、绘制饼状图、绘制散点图等。
- 2022-06-28 17:22随缘清风殇的博客 Matplotlib基本操作
- 2022-06-27 21:22n南x星的博客 人工智能—Matplotlib学习
- 2021-08-17 20:40海轰Pro的博客 (k * X + b)) # leastsq使得f的输出数组的平方和最小，参数初始值为[1,0] r = leastsq(f, [1, 0]) k, b = r[0] plt.scatter(X, Y, s=100, alpha=1.0, marker='o', label=u'数据点') x = np.linspace(0, 10, 1000) y...
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