plt.scatter 各參數詳解

scatter 函數原型

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)

基礎參數講解

• x, y → 散點的坐標，float or array-like, shape (n, )
• s → 散點的面積，float or array-like, shape (n, ), optional
• c → 散點的顏色（默認值為藍色，'b'，其余顏色同plt.plot( )）
• marker → 散點樣式（默認值為實心圓，'o'，其余樣式同plt.plot( )）
• alpha → 散點透明度（[0, 1]之間的數，0表示完全透明，1則表示完全不透明）
• linewidths →散點的邊緣線寬
• edgecolors → 散點的邊緣顏色

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個點
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')

　　　　　　

 

高級參數講解

• cmap → 指的是matplotlib.colors.Colormap，相當於多個調色盤的合集
• norm、vmin、vmax → 散點顏色亮度設置

例子4：

rng = np.random.RandomState(0) x = rng.randn(50)  # 隨機產生50個X軸坐標
y = rng.randn(50)  # 隨機產生50個Y軸坐標
colors = rng.rand(50)  # 隨機產生50個用於顏色映射的數值
sizes = 700 * rng.rand(50)  # 隨機產生50個用於改變散點面積的數值
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：通過plt.colorbar( )顯示為顏色條

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() # 顯示顏色條
plt.show()

　　　　　　　　

 

　　為更好的觀察數據，可重設顏色條的映射范圍

　　需要用到colors.Normalize( )，使用方法如下：

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

　　參數 vmin、vmax 分別為要設置的數據范圍的最小值和最大值（注意：設置之后，原來大於vmax的值被“拉低”成vmax；原來小於vmin的值被“拉高”成vmin）

from matplotlib import colors  # 注意！為了調整“色盤”，需要導入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() # 顯示顏色條
plt.show()

 　　　　　　

看完點個關注唄！！_{（總結不易）}