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python散点函数 python散点图绘制函数( 二 )

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seaborn 绘制散点图最简单的方式是使用 scatterplot 方法python散点函数，指定 data 参数和 x 和 y 参数 。
添加 hue 参数python散点函数，设置点的分组颜色 。
添加 style 参数python散点函数 ， 设置点的分组样式 。
添加 size 参数，设置点的分组大小 。
hue , style , size 参数可以同时设置多个 。
分面散点图用 relplot 方法绘制，需要设置 kind="scatter"，然后使用 col , row 参数分面 。
python散点图横坐标文字倾斜在 python 中使用 matplotlib 绘制散点图时，可以使用 xtick.set_rotation() 函数来设置 x 轴刻度标签的旋转角度 。例如，要将 x 轴刻度标签倾斜 45 度，可以使用以下代码：
Copy code
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 获取 x 轴的刻度对象
xticks = plt.gca().get_xticks()
# 设置 x 轴刻度标签的旋转角度
plt.gca().set_xticklabels(xticks, rotation=45)
# 显示图形
plt.show()
在这段代码中 ， 我们使用 plt.scatter() 函数绘制散点图，然后使用 plt.gca().get_xticks() 函数获取 x 轴的刻度对象 。接着，我们使用 plt.gca().set_xticklabels() 函数设置 x 轴刻度标签的旋转角度 ， 最后使用 plt.show() 函数显示图形 。
注意：在调用 plt.scatter() 函数之前，需要先设置 x 和 y 轴的数据 。
python 绘制三维图形、三维数据散点图1. 绘制3D曲面图
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig)
x=np.arange(-4,4,0.25)
y=np.arange(-4,4,0.25)
x,y=np.meshgrid(x,y)
r=np.sqrt(x**2, y**2)
z=np.sin（r）
//绘面函数
ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”
plt.show（）
2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）
4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy.io as sio
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
matl=‘4a.mat’
data=https://www.04ip.com/post/sio.loadmat（matl）
m=data[‘data’]
x,y,z=m[0],m[1],m[2]
//创建一个绘图工程
ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）
//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度
ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点
ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点
ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点
ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴
ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴
ax.set_xlable（‘x’）
plt.show（）
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