matplotlib绘制散点图

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(10)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=10

"""散点图绘制"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 1024
x = np.random.normal(0, 1, n)  # 平均值为0，方差为1，生成1024个数
y = np.random.normal(0, 1, n)
t = np.arctan2(x, y)  # for color value，对应cmap

plt.scatter(x, y, s=75, c=t, alpha=0.5)   # s为size，按每个点的坐标绘制，alpha为透明度
plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.ylim(-1.5, 1.5)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

更详细来自【数字的可视化：python画图之散点图sactter函数详解】 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311

最近开始学习python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下：

1、scatter函数原型

2、其中散点的形状参数marker如下：

3、其中颜色参数c如下:

4、基本的使用方法如下：

1. #导入必要的模块
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. #产生测试数据
5. x = np.arange(1,10)
6. y = x
7. fig = plt.figure()
8. ax1 = fig.add_subplot(111)
9. #设置标题
10. ax1.set_title('Scatter Plot')
11. #设置X轴标签
12. plt.xlabel('X')
13. #设置Y轴标签
14. plt.ylabel('Y')
15. #画散点图
16. ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
17. #设置图标
18. plt.legend('x1')
19. #显示所画的图
20. plt.show()

结果如下：

5、当scatter后面参数中数组的使用方法，如s，当s是同x大小的数组，表示x中的每个点对应s中一个大小，其他如c，等用法一样，如下：

（1）、不同大小

1. #导入必要的模块
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. #产生测试数据
5. x = np.arange(1,10)
6. y = x
7. fig = plt.figure()
8. ax1 = fig.add_subplot(111)
9. #设置标题
10. ax1.set_title('Scatter Plot')
11. #设置X轴标签
12. plt.xlabel('X')
13. #设置Y轴标签
14. plt.ylabel('Y')
15. #画散点图
16. sValue = x*10
17. ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')
18. #设置图标
19. plt.legend('x1')
20. #显示所画的图
21. plt.show()

（2）、不同颜色

1. #导入必要的模块
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. #产生测试数据
5. x = np.arange(1,10)
6. y = x
7. fig = plt.figure()
8. ax1 = fig.add_subplot(111)
9. #设置标题
10. ax1.set_title('Scatter Plot')
11. #设置X轴标签
12. plt.xlabel('X')
13. #设置Y轴标签
14. plt.ylabel('Y')
15. #画散点图
16. cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']
17. ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')
18. #设置图标
19. plt.legend('x1')
20. #显示所画的图
21. plt.show()

结果：

（3）、线宽linewidths

1. #导入必要的模块
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. #产生测试数据
5. x = np.arange(1,10)
6. y = x
7. fig = plt.figure()
8. ax1 = fig.add_subplot(111)
9. #设置标题
10. ax1.set_title('Scatter Plot')
11. #设置X轴标签
12. plt.xlabel('X')
13. #设置Y轴标签
14. plt.ylabel('Y')
15. #画散点图
16. lValue = x
17. ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')
18. #设置图标
19. plt.legend('x1')
20. #显示所画的图
21. plt.show()

注：  这就是scatter基本的用法。