數字的可視化:python畫圖之散點圖sactter函數詳解


最近開始學習python編程,遇到scatter函數,感覺里面的參數不知道什么意思於是查資料,最后總結如下:

1、scatter函數原型

 

 

2、其中散點的形狀參數marker如下:

 

 

3、其中顏色參數c如下:

 

 

4、基本的使用方法如下:

#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title('Scatter Plot')
#設置X軸標簽
plt.xlabel('X')
#設置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
#設置圖標
plt.legend('x1')
#顯示所畫的圖
plt.show()

結果如下:

 

 

 

5、當scatter后面參數中數組的使用方法,如s,當s是同x大小的數組,表示x中的每個點對應s中一個大小,其他如c,等用法一樣,如下:

(1)、不同大小

#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title('Scatter Plot')
#設置X軸標簽
plt.xlabel('X')
#設置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
sValue = x*10
ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')
#設置圖標
plt.legend('x1')
#顯示所畫的圖
plt.show()

結果:

 


(2)、不同顏色

#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title('Scatter Plot')
#設置X軸標簽
plt.xlabel('X')
#設置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']
ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')
#設置圖標
plt.legend('x1')
#顯示所畫的圖
plt.show()

 


結果:

 

 

(3)、線寬linewidths

#導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#產生測試數據
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#設置標題
ax1.set_title('Scatter Plot')
#設置X軸標簽
plt.xlabel('X')
#設置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
lValue = x
ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')
#設置圖標
plt.legend('x1')
#顯示所畫的圖
plt.show()

 

 

 


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