python scatter绘制散点图
作者：Vergil_Zsh
这篇文章主要介绍了python scatter绘制散点图，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下
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'])
参数 s
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()
参数marker
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()
marker属性
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()
参数cmap
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()
vmin,vmax,norm散点亮度设置, alpha透明度
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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