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散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 散点图通常用于显示和比较数值,例如科学数据、统计数据和工程数据。 初认识:使用numpy包的random函数随机生成100组数据,然后通过scatter函数绘制散点图。 #!/usr/bin/env python #!-*-coding:utf-8 -*- #!@Author : Biyoulin #!@Time : 2018/9/2 14:40 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 N = 100 x = np.random.randn(N) y = np.random.randn(N) plt.scatter(x,y) plt.title("散点图示例01") #显示图表名称 plt.xlabel("x轴") #x轴名称 plt.ylabel("y轴") #y轴名称 plt.text(+1.2,-3,"By:biyoulin",fontsize=16,color="purple") plt.show() scatter函数格式: scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs):scatter函数参数详解,英文原版请参见:matplotlib官网scatter函数: x,y:形如shape(n,)的数组,可选值, s: 点的大小(也就是面积)默认20 c: 点的颜色或颜色序列,默认蓝色。其它如c = 'r' (red); c = 'g' (green); c = 'k' (black) ; c = 'y'(yellow) marker:标记样式,可选值,默认是圆点;cmap: colormap,用于表示从第一个点开始到最后一个点之间颜色渐进变化;norm: normalize,vmin:vmax:alpha: 设置标记的颜色透明度,可以理解为颜色属性之一linewidths: 设置标记边框的宽度值verts:edgecolors: 设置标记边框的颜色hold:data:**kwargs: scatter()函数各参数示例: 1、x,y:横纵坐标,数据坐标(data position) import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x=0.5,y=0.5) plt.show()也可以是文字: import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x=0.5,y=0.5,marker='$biyoulin$') plt.show()上面的文字是不是看不到?因为字体太小了,通过参数s(size)可以调整“点”的大小。 3、s : size,字体大小,默认值为20; import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x=0.5,y=0.5,s=10000,marker='$biyoulin$') plt.show()到目前为止几个例子中的“点”都是蓝色的,可以通过调整c(color)参数来设置颜色: 4、c : color,色彩会颜色序列,默认是'b'(蓝色),可支持的颜色参数如下: b c g k m r w y blue cyan green black magenta red white yellow 蓝色 青色 绿色 黑色 洋红 红色 白色 黄色 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x=0.5,y=0.5,s=10000,c='r',marker='$biyoulin$') plt.show()可能有人会问,看不出来“边”的颜色是蓝色。没关系,通过设置linewidths,就容易看出来了。 7、linewidths:the edge size of the marker,设置标记边框的宽度; import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x=0.5,y=0.5,s=10000,c='r',alpha=1,marker='d',linewidths=10 ,edgecolors='b') plt.show()
参考博文:https://www.cnblogs.com/sunshinewang/p/6853813.html https://blog.csdn.net/zidephagino/article/details/80777906 作者:biyoulin 出处:http://www.cnblogs.com/biyoulin/ 版权声明:本文版权归作者所有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。 |
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