python scatter绘制散点图

目录

• 参数 s
• 参数marker
• marker属性
• 参数cmap
• vmin,vmax,norm散点亮度设置, alpha透明度

用法:

matplotlib.pyplot.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)

参数介绍:

import matplotlib.pyplot as plt
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
# 为了显示出c和edgecolors 我将linewidths调增到15
plt.scatter(a, b, linewidths=15,c=\'red\',edgecolors=[\'black\', \'green\',\'cyan\',\'lightgreen\'])

参数 s

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams[\'font.family\'] = \'SimHei\'

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
plt.subplot(121)
plt.title(\'不添加s\')
plt.scatter(a,b,c=\'red\',linewidths=6)
plt.subplot(122)
plt.title(\'添加s,s=1.5\')
plt.scatter(a,b,c=\'red\',s=1.5,linewidths=6)
plt.show()

参数marker

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams[\'font.family\'] = \'SimHei\'

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
plt.subplot(131)
plt.title(\'标准\')
plt.scatter(a,b,linewidths=6)

plt.subplot(132)
plt.title(\"设置marker \'x\'\")
plt.scatter(a,b,marker=\'x\')

plt.subplot(133)
plt.title(\"设置marker \'v\'\")
plt.scatter(a,b,marker=\'v\')
plt.show()

marker属性

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.rcParams[\'font.family\'] = \'SimHei\'

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]

plt.subplot(141)
plt.title(\"设置marker \'1\'\")
plt.scatter(a,b,s=100,marker=\'1\')

plt.subplot(142)
plt.title(\"设置marker \'2\'\")
plt.scatter(a,b,s=100,marker=\'2\')

plt.subplot(143)
plt.title(\"设置marker \'3\'\")
plt.scatter(a,b,s=100,marker=\'3\')

plt.subplot(144)
plt.title(\"设置marker \'4\'\")
plt.scatter(a,b,s=100,marker=\'4\')
plt.show()

参数cmap

cmap主要是配合c参数一起使用的,c可以是一个颜色序列,使用数字列表代替，plt.cm.Spectral是一个颜色映射集,并不代表说明[0:5]代表某个颜色，参数c出现5个不同的值，然后为每个值分配一个颜色

import matplotlib.pyplot as plt

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
c = [0, 1, 2, 3, 4]
plt.rcParams[\'font.family\'] = \'SimHei\'

plt.subplot(121)
plt.title(\'标准\')
plt.scatter(a, b, c=c, s=80)

plt.subplot(122)
plt.title(\'添加cmap\')
plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()

vmin,vmax,norm散点亮度设置, alpha透明度

plt.colorbar()颜色条

散点图进行多出设置，即成为气泡图，下面进行展示：

import matplotlib.pyplot as plt
# 导入颜色条库
from matplotlib import colors
import numpy as np

x = np.random.randn(50) # 随机产生50个X坐标
y = np.random.randn(50) # 随机产生50个Y坐标
color = np.random.rand(50) # 随机产生用于映射颜色的数值
size = 500 * np.random.rand(50) # 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()