python matplotlib散点图-python的matplotlib散点图
读完此片文章你将获得:
了解scatter函数的每个参数的含义;
掌握使用matplotlib画散点图的方法;
正文:
1.matplotlib的散点图函数:
matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,verts=None,edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)
2.参数:
x,y :形如shape(n,)的数组,可选值
s :点的大小(也就是面积)默认20
c: 点的颜色或颜色序列,默认蓝色
marker: 形状,可选值,默认是圆
cmap:颜色映射,如果c为浮点型数组时,camp是非常有用的。
vmin,vmax:vmin和vmax被用于与norm一起标准化亮度数据。如果没有,则使用颜色数组的最小值和最大值。如果您通过一个规范实例,vmin和vmax将被忽略。
linewidths:线条的宽度
vert:如果marker值为0时,vert用来构建形状。
alpha:标量,可选,默认值:无,0(透明)和1(不透明)之间的alpha混合值
edgecolors:边缘颜色或颜色序列,可选值,默认值:None
hold:为了同时在一个图上画多条曲线,可以使用hold关键字
拓展:get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r...其中末尾加r是颜色取反。
3.实例
①x,y参数的使用
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
N= 1000#采用numpy的random函数,将会产生1000个1.0左右的实数
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
② s(size):点面积,参数的使用实例
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
N= 1000x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y,s=x*20)
plt.show()
③ c,marker图案颜色及形状参数
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
N= 1000x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
color= ['r','y','k','g','m']
plt.scatter(x, y,c=color,marker='>')
plt.show()
④alpha 透明度,参数的使用
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
N= 1000x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y,alpha=0.5)
plt.show()
⑤get_cmap()颜色渐变参数的使用,colorbar颜色条的使用
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
N= 1000x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
cm=plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
sc=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm)
plt.colorbar(sc)
plt.show()
⑥linewidth图案边界宽度,edgecolar图案边界颜色
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
N= 1000x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x, y,linewidth=[1]*1000,edgecolors=['r','y','g','pink'])
plt.show()
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