要繪制單個點，可使用函數scatter()，並向其傳遞一對x和y坐標，它將在指定位置繪制一個點：
"""使用scatter()繪制散點圖""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show()
下面來設置輸出的樣式：添加標題，給軸加上標簽，並確保所有文本都大到能夠看清。並使用scatter()繪制一系列點
"""使用scatter()繪制散點圖""" import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1, 6) y_values = [x*x for x in x_values] ''' scatter() x:橫坐標 y:縱坐標 s:點的尺寸 ''' plt.scatter(x_values, y_values, s=50) # 設置圖表標題並給坐標軸加上標簽 plt.title('Square Numbers', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14) # 設置刻度標記的大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) plt.show()
手工計算列表要包含的值可能效率低下，需要繪制的點很多時尤其如此。可以不必手工計算包含點坐標的列表，而讓Python循環來完成這種計算。
下面是繪制1000個點的代碼：
"""使用scatter()繪制散點圖""" import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1, 1001) y_values = [x*x for x in x_values] ''' scatter() x:橫坐標 y:縱坐標 s:點的尺寸 ''' plt.scatter(x_values, y_values, s=10) # 設置圖表標題並給坐標軸加上標簽 plt.title('Square Numbers', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14) # 設置刻度標記的大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) # 設置每個坐標軸的取值范圍 plt.axis([0, 1100, 0, 1100000]) plt.show()
函數axis()要求提供四個值：x、y坐標軸的最小值和最大值。[xmin, xmax, ymin, ymax]
使用顏色映射：顏色映射是一系列顏色，它們從起始顏色漸變到結束顏色。在可視化中，顏色映射用於突出數據的規律，例如，你可能用較淺的顏色來顯示較小的值，並使用較深的顏色來顯示較大的值。
"""使用scatter()繪制散點圖""" import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1, 1001) y_values = [x*x for x in x_values] ''' scatter() x:橫坐標 y:縱坐標 s:點的尺寸 ''' plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=10) # 設置圖表標題並給坐標軸加上標簽 plt.title('Square Numbers', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14) # 設置刻度標記的大小 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) # 設置每個坐標軸的取值范圍 plt.axis([0, 1100, 0, 1100000]) plt.show()
將參數c設置成了一個y值列表，並使用參數cmap告訴pyplot使用哪個顏色映射。這些代碼將y值較小的點顯示為淺藍色，並將y值較大的點顯示為深藍色。