为了可视化一些数据分布,需要以散点图的形式呈现

引入绘图工具

 import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

单一数据的散点图

 def DrawScatter(VolumeListY, pic_name):
# 绘制两组数据的散点图
plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=300)
ax = plt.subplot(111)
# 导入中文字体,及字体大小
zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=20)
ax.scatter(range(1, len(VolumeListY) + 1), VolumeListY, marker='o', s=1, facecolors='none', edgecolors='b')
plt.xlabel(u'x坐标', fontproperties=zhfont)
plt.ylabel(u'y坐标', fontproperties=zhfont)
plt.title(u'中文标题', fontproperties=zhfont)
# 设定 坐标轴的取值范围
# plt.axis([1000, 2500, 50, 60])
# 以当前时间命名图片
# 保存图片到当前文件夹
imgname = '.\\'+ pic_name + '.png'
plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')
# 显示图像
plt.show()

两种数据绘制散点图

 def DrawScatter(BeltListY, VolumeListY, pic_name):
# 绘制两组数据的散点图
plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=300)
ax = plt.subplot(111)
# 导入中文字体,及字体大小
zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=20)
p1 = ax.scatter(range(1, len(VolumeListY) + 1), VolumeListY, marker='o', s=1, facecolors='none', edgecolors='b')
p2 = ax.scatter(range(1, len(BeltListY) + 1), BeltListY, marker='o', s=1, facecolors='none', edgecolors='b')
plt.xlabel(u'x坐标', fontproperties=zhfont)
plt.ylabel(u'y坐标', fontproperties=zhfont)
plt.title(u'中文标题', fontproperties=zhfont)
#定义两种数据标签
ax.legend((p1, p2), (u'数据1',u'数据2'), loc='upper right', prop=zhfont)
# 设定 坐标轴的取值范围
# plt.axis([1000, 2500, 50, 60])
# 保存图片到当前文件夹
imgname = '.\\'+ pic_name + '.png'
plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')
# 显示图像
plt.show()

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