Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法

2021年7月31日 14次阅读 来源: KJ.JK

       散点图以某个特征为横坐标，以另一个特征为纵坐标，通过散点图的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数量关系。常应用于显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似于x、y轴判断两变量之间是否存在某种关联。

pyplot模块中的scatter()函数用于绘制散点图，其语法格式如下：
matplotlib.pyplot.scatter(x，y，s=None，c=None，marker=None，camp=None，norm=None，vmin=None，vmax=None，alpha=None，linewidths=None，verts=None，edgecolors=None，hold=None，data=None，**kwargs)

上述函数中常用的参数表示的含义如下：

  1. x，y：表示 x 轴和 y 轴对应的数据。
  2. s：指定点的大小。若传入的是一维数组，则表示每个点的大小。
  3. c：指定散点的颜色，若传入的是一维数组，则表示每个点的颜色。
  4. marker：表示绘制的散点类型。
  5. alpha：表示点的透明度，接受0~1之间的小数。

接下来通过代码演示：

例子1 marker参数的使用：

《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

import matplotlib.pyplot as plt        #scatter()函数用于绘制散点图
import numpy as np
x=np.arange(51)
y=np.random.randn(51)
plt.scatter(x,y,marker='*')            #marker表示绘制的散点类型
plt.show()

例子2 s参数的使用：

《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

import matplotlib.pyplot as plt                   #scatter()函数用于绘制散点图
import numpy as np
x=np.arange(51)
y=np.random.randn(51)
plt.scatter(x,y,marker='*',s=100)           #marker表示绘制的散点类型
                                            #s表示点的大小,若传入一维数组,则表示每个点的大小
plt.show()

#这里传入的 s 为随机设置点大小
《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

import matplotlib.pyplot as plt                   #scatter()函数用于绘制散点图
import numpy as np
x=np.arange(51)
y=np.random.randn(51)
sValues=x                                        #这里传入的 s 为随机设置点大小 
plt.scatter(x,y,marker='*',s=sValues)         
plt.show()

例子3 c参数的使用：

《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

import matplotlib.pyplot as plt                   #scatter()函数用于绘制散点图
import numpy as np
x=np.arange(51)
y=np.random.randn(51)
sValues=x
plt.scatter(x,y,marker='*',s=sValues,c='y')      
plt.show()                                   # c 表示指定散点的颜色

最后附上color、marker、linestyle参数支持的值

      color参数：
《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

      marker参数：

《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

      linestyle参数：
《Matplotlib中的绘制散点图—scatter()方法》

作者：KJ.JK
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    原文作者：KJ.JK
    原文地址: https://blog.csdn.net/m0_47384542/article/details/110291631
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