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数字的可视化:python画图之散点图sactter函数详解
阅读量:5231 次
发布时间:2019-06-14

本文共 1638 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

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。

转载于:https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9586248.html

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