本文小编为大家详细介绍“怎么使用python scatter绘制散点图”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“怎么使用python scatter绘制散点图”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。
用法:
matplotlib.pyplot.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)
参数介绍:
import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] # 为了显示出c和edgecolors 我将linewidths调增到15 plt.scatter(a, b, linewidths=15,c='red',edgecolors=['black', 'green','cyan','lightgreen'])
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.figure(figsize=(12,6)) plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] plt.subplot(121) plt.title('不添加s') plt.scatter(a,b,c='red',linewidths=6) plt.subplot(122) plt.title('添加s,s=1.5') plt.scatter(a,b,c='red',s=1.5,linewidths=6) plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12,6)) plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] plt.subplot(131) plt.title('标准') plt.scatter(a,b,linewidths=6) plt.subplot(132) plt.title("设置marker 'x'") plt.scatter(a,b,marker='x') plt.subplot(133) plt.title("设置marker 'v'") plt.scatter(a,b,marker='v') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12,6)) plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] plt.subplot(141) plt.title("设置marker '1'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='1') plt.subplot(142) plt.title("设置marker '2'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='2') plt.subplot(143) plt.title("设置marker '3'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='3') plt.subplot(144) plt.title("设置marker '4'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='4') plt.show()
cmap主要是配合c参数一起使用的,c可以是一个颜色序列,使用数字列表代替
plt.cm.Spectral是一个颜色映射集,并不代表说明[0:5]代表某个颜色,参数c出现5个不同的值
然后为每个值分配一个颜色
import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] c = [0, 1, 2, 3, 4] plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.subplot(121) plt.title('标准') plt.scatter(a, b, c=c, s=80) plt.subplot(122) plt.title('添加cmap') plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show()
plt.colorbar()颜色条
散点图进行多出设置,即成为气泡图,下面进行展示:
import matplotlib.pyplot as plt # 导入颜色条库 from matplotlib import colors import numpy as np x = np.random.randn(50) # 随机产生50个X坐标 y = np.random.randn(50) # 随机产生50个Y坐标 color = np.random.rand(50) # 随机产生用于映射颜色的数值 size = 500 * np.random.rand(50) # 随机改变散点大小的数值 changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8) plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor) plt.colorbar() # 显示颜色条 plt.show()
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