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plt.scatter中marker的所有参数以及形状详解_plt.scatter marker

plt.scatter marker
  1. # 导入必要的模块
  2. import numpy as np
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. # 产生测试数据
  5. x = np.arange(1, 10)
  6. y = x
  7. fig = plt.figure()
  8. ax1 = fig.add_subplot(111)
  9. # 设置标题
  10. ax1.set_title('Scatter Plot')
  11. # 设置X轴标签
  12. plt.xlabel('X')
  13. # 设置Y轴标签
  14. plt.ylabel('Y')
  15. # 画散点图
  16. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='o') # 点
  17. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='.') # 小点
  18. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker=',') # 正方形
  19. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='s') # 正方形
  20. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='p') # 五边形
  21. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='H') # 六边形
  22. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='h') # 六边形
  23. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='8') # 八边形
  24. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='v') # 倒三角
  25. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='^') # 正三角
  26. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='<') # 左三角
  27. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='>') # 右三角
  28. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='1') # 丫
  29. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='2') # 倒丫
  30. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='3') # 左丫
  31. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='4') # 右丫
  32. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='+') # +
  33. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='*') # 五角星
  34. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='x') # x
  35. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='D') # 菱形
  36. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='d') # 瘦菱形
  37. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='|') # |
  38. # ax1.scatter(x, y, c='r', marker='_') # _
  39. # 设置图标
  40. plt.legend('x1')
  41. # 显示所画的图
  42. plt.show()

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