首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

edgecolors='None‘在动画3d散点图上导致错误

edgecolors='None'是Matplotlib库中用于设置散点图边缘颜色的参数。当将其设置为'None'时,表示不显示边缘颜色,即散点图的边缘将变为透明。

在动画3D散点图中使用edgecolors='None'可能会导致错误,具体原因取决于使用的绘图工具和数据。一般来说,这个参数的错误使用可能会导致以下问题:

  1. 边缘颜色显示异常:如果将edgecolors设置为'None',但实际上边缘颜色仍然显示出来,可能是由于参数传递错误或绘图工具的问题导致的。
  2. 边缘线条显示异常:在某些情况下,将edgecolors设置为'None'可能导致边缘线条显示异常,例如线条消失或线条变得模糊不清。

为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 检查参数传递:确保正确传递了edgecolors参数,并且参数的取值为'None'。
  2. 更新绘图工具:如果使用的是Matplotlib库,可以尝试更新到最新版本,以确保使用的是稳定的版本。
  3. 修改绘图方式:尝试使用其他绘图方式或工具,例如使用其他库或软件进行绘图,以查看是否能够解决问题。

需要注意的是,以上方法仅供参考,具体解决方法可能因实际情况而异。在实际开发中,建议根据具体情况进行调试和排查错误。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Python可视化扩展库Matplotlib函数spy()与scatter()的对应关系

    任务描述: Python扩展库Matplotlib中,函数spy()用来绘制和显示二维数组的稀疏模式,即使用散点符号显示二位数字中的非0位置。...运行结果: 从绘图结果来看,spy()函数实际就是绘制了散点图,理论讲也可以使用scatter()来实现,该函数完整语法为: scatter(x, y, s=None, c=None, marker...=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,...*, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) 但如果直接调用scatter()...函数非0位次绘制散点图的话得到的图形并不完全一样,代码如下图所示: 运行结果: 出现这种情况的原因是两个函数使用的参数中对位置的定义不一样,通过调整scatter()函数的参数可以达到这一目的,

    23030

    独家 | 教你实现数据集多维可视化(附代码)

    最常见的数据类型包括连续的数值数据和离散的分类数据,因此任何数据可视化基本以直方图,散点图,箱型图等简单易懂的方式来描述一个或多个数据属性。...一个条形图中可视化二维离散的分类数据 这个方法看起来更简洁一些,你也可以很容易地从单一的图中比较不同的类别。 让我们看看在二维(基本是数字和分类在一起)混合属性的可视化。...我们还发现,红葡萄酒的总二氧化硫含量低于白葡萄酒,但是在其他几个数据点,红葡萄酒的酸度却更高。 五维数据可视化 让我们再次遵循一节所述的类似策略,利用各种绘图组件,五个维度中可视化数据。...虽然因为缺乏分类属性,我们在这里并没有对此进行描述,但是您可以自己的数据集上进行尝试。 这基本是另一种替代方法来对我们以前绘制的图进行五维可视化。...利用散点图和色调,深度,形状和大小的概念,对六维数据进行可视化 这是六个维度一个图中。

    6.2K110

    数据可视化—绘制简单的折线图

    自动计算数据 删除数据点的轮廓 自定义颜色 使用颜色映射 自动保存图表 结束语 绘制简单的折线图 ✅使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib,直接在pycharm...使用plot()时可指定各种实参,还可使用众多函数对图像进行定制 使用scatter()绘制散点图并设置其格式 有时候需要绘制散点图并设置各个数据的格式。...’ plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=10) import matplotlib.pyplot as plt x_values...x in x_values] plt.scatter(x_values, y_values, c='red',edgecolors='none', s=10) # 向scatter函数传递一对x,y...可视化中,颜色映射用于突出数据的规律,例如,你可能用较浅的颜色显示较小的值,并使用较深的颜色显示较大的值 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list

    1.7K30

    LDA有标签数据降维

    之前无标签数据降维PCA,那么像下图带有标签数据,如果用PCA降维将会投影到v轴,这个投影方差最大,数据将变成不可分状态,LDA将把数据投影加上已有分类这个变量,将数据投影到u轴 假设原数据分成n类...,用矩阵Di表示i类数据,均值向量mi,将设将数据投影到向量w后,均值分别为Mi,向量w模长为1,则有 矩阵Di投影后类方差为 我们希望 尽可能大,这样数据才能保留之前的分类特性,问题转化为求...edgecolors=['none']*N) plt.show() 调用sklearn from sklearn.lda import LDA lda = LDA(n_components=1) X3...,分子可以用每组均值数据的协方差来表示 最后是两个矩阵的比值,这个没有具体的意义,pca知变换后特征值大小代表该特征向量下投影的离散程度,而特征值的乘积=矩阵行列式,那么 例子 import...import PCA from numpy.random import random_sample import numpy as np ax=plt.subplot(111,projection='3d

    1.1K60

    matplotlib安装及使用

    实际,matplotlib的对象体系严谨而有趣,为使用者提供了巨大的发挥空间。用户熟悉了核心对象之后,可以轻易的定制图像。matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。...事实,对象是描述图像的最自然的方式,面向对象编程最成功的领域就是计算机图形方面。我们先来看什么是Figure和Axes对象。matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。...Artist只是程序逻辑的绘图,它必须连接后端绘图程序才能真正在屏幕绘制出来(或者保存为文件)。我们可以将canvas理解为绘图的物理(或者说硬件)实现。...相同的程序,不同的显示器就要调整像素值,以保证图像不变形。所以一般情况下,还会有图像坐标和数据坐标。 图像坐标将一张图的左下角视为原点,将图像的x方向和y方向总长度都看做1。...path建立了封闭的5边形后,我们path的基础构建了patch对象,是一个图形块。patch的背景颜色选为coral。

    43920
    领券