2.1.身高和体重实例

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2.  
  3. height = [161,162,163,164,165]
  4. weight = [50,60,70,80,90]
  5.  
  6. plt.scatter(height,weight)
  7. plt.show()

运行生成散点图

  1. In [48]: %run sandian.py

2.2.股票涨幅实例

  1. #股票涨幅
  2. import numpy as np
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4.  
  5. #收盘和开盘的数据
  6. open,close = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True)
  7. #收盘和开盘的涨幅度
  8. change = close - open
  9. #比较今天和昨天涨幅的差异,画散点图分析之间的相关性
  10. yesterday = change[:-1]
  11. today = change[1:]
  12.  
  13. plt.scatter(yesterday,today)
  14. plt.show()

散点图,发现今天跟昨天的涨幅度并没有相关性

2.3.参数介绍

常用参数

  • c:颜色
  • s:点的大小
  • alpha:透明度
  • marker:点的形状

还是上面股票的例子,添加这几个参数

  1. #股票涨幅
  2. import numpy as np
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4.  
  5. #收盘和开盘的数据
  6. open,close = np.loadtxt('01.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True)
  7. #收盘和开盘的涨幅度
  8. change = close - open
  9. #比较今天和昨天涨幅的差异,画散点图分析之间的相关性
  10. yesterday = change[:-1]
  11. today = change[1:]
  12.  
  13. plt.scatter(yesterday,today,s=50,c='r',marker='*',alpha=0.5)
  14. plt.show()

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