python中画散点图
python中画散点图
示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2]
ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程
# 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度
ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点
ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c='r')
ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g') ax.set_zlabel('Z') # 坐标轴
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xlabel('X')
plt.show()
今天想在散点图的某些特定的点外面画圆圈标记,从下面的文章找到一些灵感,只要在原来的散点图上面给指点添加相应的标志,设置其透明度就可以实现该想法。
顺便复习下散点图的用法。
大家平时为了直观地显示数据的分布情况,在画散点图的时候,简单地把数据点用圆点标出来,像这样:
这样:
还有这样:
然而今天我想给大家展示的散点图,或许没有那么直观地反映数据的分布情况,不够实用,但是真的很美很艺术,每个的点的颜色和大小都不一样,形状也是多变的。比如五角星的散点图:
圆点的散点图:
Y形的散点图:
等等还有很多,那么这些漂亮的形状是怎么画出来的呢?其实代码很简单:
- from numpy import *;
- N = 50 # 点的个数
- x = np.random.rand(N) * 2 # 随机产生50个0~2之间的x坐标
- y = np.random.rand(N) * 2 # 随机产生50个0~2之间的y坐标
- colors = np.random.rand(N) # 随机产生50个0~1之间的颜色值
- area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 点的半径范围:0~15
- # 画散点图
- plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=(9, 3, 30))
- plt.show()
这里用到一个matplotlib.pyplot子库中画散点图的函数 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o',
cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None,
linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None,
data=None, **kwargs)
这个函数接收的参数很多,有默认值的平时也不需要我们指定,是可选的,这次我们用到的除了基本的x ,y参数,还有c,s,alpha和marker,c就是为点指定的颜色数组,s是点的面积大小,alpha是点的颜色的透明度,marker是指定点标记的形状。在例子里指定透明度为0.5,c和s是随机生成的,我们要改变的是marker的值,marker有很多值可供选择,下表展示了在例子代码的基础上,改变marker的值后的效果:
marker | result |
---|---|
”.” | |
”,” | |
“o” | |
“v” | |
“^” | |
“<” | |
“>” | |
“1” | |
“2” | |
“3” | |
“4” | |
“8” | |
“s” | |
“p” | |
“*” | |
“h” | |
“H” | |
“+” | |
“x” | |
“D” | |
“d” | |
“ | ” |
“_” | |
“None” | 没错就是什么都没有。。。 |
“$…$” | |
(numsides, style, angle) eg:(9,0, 30) 注:numsides是边的个数, angle是旋转角度, style只有0,1,2,3四个值 |
|
(numsides, style, angle) eg:(9,1, 30) |
|
(numsides, style, angle) eg:(9,2, 30) |
|
(numsides, style, angle) eg:(9,3, 30) 注:此时numsides和angle的值自动被忽略 |
……
这么多种点的形状符号够我们用了吧~以后想用哪种查一下就好啦~
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