Python绘图散点图(scatter)
绘制散点图的语法格式
如下：
plt.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)
x,y：表示数据点的位置。s：表示数据点的大小。c：表示数据点的颜色。marker：表示点的样式，默认为圆形。camp：当参数c为浮点数时才使用。alpha：表示数据点透明度。edgecolors：数据点边缘颜色。norm：在0-1的范围内缩放颜色数据，映射到colormap(表示数据点的亮度)。vmin,vmax：表示亮度的最大与最小值，如果传入的norm参数，不需要使用vmin,vmax参数。linewidths：表示数据点边缘的宽度。
示例：
车速与制动举例之间的关系
| 车速（km/h） | 制动距离（m） |
| 10 | 0.5 |
| 20 | 2.0 |
| 30 | 4.4 |
| 40 | 7.9 |
| 50 | 12.3 |
| 60 | 17.7 |
| 70 | 24.1 |
| 80 | 31.5 |
| 90 | 39.9 |
| 100 | 49.2 |
| 110 | 59.5 |
| 120 | 70.8 |
| 130 | 83.1 |
| 140 | 96.4 |
| 150 | 110.7 |
| 160 | 126.0 |
| 170 | 142.2 |
| 180 | 159.4 |
| 190 | 177.6 |
| 200 | 196.8 |
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'#显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = 'False' x_speed = np.arange(10,210,10)#生产10-200的速度区间 y_distance = np.array([0.5,2.0,4.4,7.9,12.3,17.7,24.1,31.5,39.9,49.2,59.5,70.8,83.1,96.4,110.7,126.0,142.2,159.4,177.6,196.8]) plt.scatter(x_speed,y_distance,s=50,c='red',edgecolors='blue',alpha=0.9) plt.show()
气泡图
import matplotlib.pyplot as plt # 导入颜色条库 from matplotlib import colors import numpy as np x = np.random.randn(60) # 随机产生60个X坐标 y = np.random.randn(60) # 随机产生60个Y坐标 color = np.random.rand(60) # 随机产生用于映射颜色的数值 size = 500 * np.random.rand(60) # 随机改变散点大小的数值 changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8) plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor) plt.colorbar() # 显示颜色条 plt.show()
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
