Matplotlib scatter绘制散点图的方法实现
前言
考虑到很多同学可能还没有安装matplotlib包，这里给大家提供我常用的安装方法。首先Win键+R，输入命令cmd打开命令行工具，再次在命令行工具中输入pipinstallmatplotlib就可以直接安装了，安装后会提示安装成功。
一、简单散点图
1.代码
importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #生成散点数据 n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) plt.scatter(X,Y)#输入散点数据 plt.show()#显示散点图
2.运行结果
3.注释
np.random.normal(0,1,n)的作用是产生一个符合正太分布的数据样本，听起来可能有点专业化了，我们目前只需要知道它的作用是产生一组样本数据就ok了。
（下面的内容了解即可无需深入，后面再进行深入学习）
np.random.normal(size,loc,scale)
参数含义：
loc：此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：输出的shape，默认为None，只输出一个值
二、复杂的散点图
较上一次散点图所做出的变动:
1.修改散点的颜色
2.将三组散点数据放到一张图上
3.添加散点图图例
1.代码
importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots() forcolorin['red','green','purple']:#每一次循环都会产生一组散点数据 n=400 x=np.random.normal(0,1,n) y=np.random.normal(0,1,n) ax.scatter(x,y,c=color,label=color,alpha=0.5) ax.legend()#显示图例 plt.show()
2.运行结果
3.注释
1.fig,ax=plt.subplots()是一个将多组数据放到一张图显示的操作，可以简单理解为多图合一操作。
其返回值
fig：matplotlib.figure.Figure对象
ax：子图对象（matplotlib.axes.Axes）或者是他的数组
#函数定义看看就好了 defsubplots(nrows=1,ncols=1,sharex=False,sharey=False,squeeze=True, subplot_kw=None,gridspec_kw=None,**fig_kw): fig=figure(**fig_kw) axs=fig.subplots(nrows=nrows,ncols=ncols,sharex=sharex,sharey=sharey, squeeze=squeeze,subplot_kw=subplot_kw, gridspec_kw=gridspec_kw) returnfig,axs
2.ax.scatter(x,y,c=color,label=color,alpha=0.5)中的c是散点的颜色，label是图例中的标签，alpha是散点的透明度，通过给alpha值介于0和1之间来调整散点的透明度。
四、散点图参数讲解
这部分还是先通过代码来直观了解一下scatter常用的参数
1.代码
importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt n=30 x=np.random.normal(0,1,n) y=np.random.normal(0,1,n) plt.subplot(321) plt.scatter(x,y,s=80,c='red',marker='^') plt.subplot(322) plt.scatter(x,y,s=80,c='green',marker=(7,1)) plt.subplot(323) plt.scatter(x,y,s=1,c='purple',marker=(6,1)) plt.subplot(324) plt.scatter(x,y,s=400,c='red',marker=(5,1)) plt.subplot(325) plt.scatter(x,y,s=80,c='green',marker='+') plt.subplot(326) plt.scatter(x,y,s=80,c='purple',marker=(5,2)) plt.show()
2.运行结果
3.参数说明
fig,axes=plt.subplots(23)：表示一次性在figure上创建成2*3的网格，plt.subplot(321)代表在6个网格中的第一个网格创建图像，plt.subplot(322)代表在6个网格中的第二个网格创建图像，以此类推。对于这个函数的其他参数，我会在之后再详细讲解，把时间花在刀刃上，花最少的时间学习最有用的东西。
plt.scatter(x,y,s=80,c='purple',marker=(5,2))中的s代表散点的大小，参照第三和第四张图。marker表示散点的样式，元组表示法参照第二、四、六张图，也可以取特定的符号作为marker的值，参照第一、五张图。
截图取自官网。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。