matplotlib绘制散点图

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(10)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=10

"""散点图绘制"""


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 1024
x = np.random.normal(0, 1, n)  # 平均值为0，方差为1，生成1024个数
y = np.random.normal(0, 1, n)
t = np.arctan2(x, y)  # for color value，对应cmap

plt.scatter(x, y, s=75, c=t, alpha=0.5)   # s为size，按每个点的坐标绘制，alpha为透明度
plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.ylim(-1.5, 1.5)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

 

 

 

更详细来自【数字的可视化：python画图之散点图sactter函数详解】 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311

 

最近开始学习python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下：

1、scatter函数原型

2、其中散点的形状参数marker如下：

3、其中颜色参数c如下:

4、基本的使用方法如下：

#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()

结果如下：

5、当scatter后面参数中数组的使用方法，如s，当s是同x大小的数组，表示x中的每个点对应s中一个大小，其他如c，等用法一样，如下：

（1）、不同大小

#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
sValue = x*10
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()

（2）、不同颜色

#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()

结果：

（3）、线宽linewidths

#导入必要的模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#产生测试数据
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X')
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
lValue = x
ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')
#设置图标
plt.legend('x1')
#显示所画的图
plt.show()

 

                     注：  这就是scatter基本的用法。