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()
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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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