plt.scatter 各参数详解

scatter 函数原型

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)

基础参数讲解

• x, y → 散点的坐标，float or array-like, shape (n, )
• s → 散点的面积，float or array-like, shape (n, ), optional
• c → 散点的颜色（默认值为蓝色，'b'，其余颜色同plt.plot( )）
• marker → 散点样式（默认值为实心圆，'o'，其余样式同plt.plot( )）
• alpha → 散点透明度（[0, 1]之间的数，0表示完全透明，1则表示完全不透明）
• linewidths →散点的边缘线宽
• edgecolors → 散点的边缘颜色

例子1：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random import matplotlib as mpl

x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100) plt.scatter(x,y)

　　　　　　

 

例子2：

n = 20 # 生成20个点
x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) plt.scatter(x, y, s=100, c='r', marker='*',alpha=0.3) plt.show()

　　　　　　

 

例子3：

plt.scatter(x,y,s=np.power(10*x+10*y,2),c=np.random.randn(100),cmap=mpl.cm.RdYlBu,marker='o')

　　　　　　

 

高级参数讲解

• cmap → 指的是matplotlib.colors.Colormap，相当于多个调色盘的合集
• norm、vmin、vmax → 散点颜色亮度设置

例子4：

rng = np.random.RandomState(0) x = rng.randn(50)  # 随机产生50个X轴坐标
y = rng.randn(50)  # 随机产生50个Y轴坐标
colors = rng.rand(50)  # 随机产生50个用于颜色映射的数值
sizes = 700 * rng.rand(50)  # 随机产生50个用于改变散点面积的数值
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.show()

　　　　　　

例子5：

x = np.random.randn(20) y = np.random.randn(20) plt.scatter(x,y,c=np.random.randn(20),s=np.power(10*x+10*y,2),cmap='viridis')

　　　　　　

 

 例子6：通过plt.colorbar( )显示为颜色条

x = np.random.randn(50) y = np.random.randn(50) colors =  np.random.rand(50) plt.scatter(x, y, c=colors, s=60, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show()

　　　　　　　　

 

　　为更好的观察数据，可重设颜色条的映射范围

　　需要用到colors.Normalize( )，使用方法如下：

class matplotlib.colors.Normalize(vmin=None, vmax=None)

　　参数 vmin、vmax 分别为要设置的数据范围的最小值和最大值（注意：设置之后，原来大于vmax的值被“拉低”成vmax；原来小于vmin的值被“拉高”成vmin）

from matplotlib import colors  # 注意！为了调整“色盘”，需要导入colors
x = np.random.randn(50) y = np.random.randn(50) color =  np.random.rand(50) changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8) plt.scatter(x, y, c=color, s=60, alpha=0.3, cmap='viridis',norm=changecolor) plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show()

 　　　　　　

看完点个关注呗！！_{（总结不易）}