Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（五）：散点图的绘制

CSDN 课程推荐：《Python 数据分析与挖掘》，讲师刘顺祥，浙江工商大学统计学硕士，数据分析师，曾担任唯品会大数据部担任数据分析师一职，负责支付环节的数据分析业务。曾与联想、亨氏、网鱼网咖等企业合作多个企业级项目。

Matplotlib 系列文章：

Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（一）：初识 Matplotlib 与其 matplotibrc 配置文件
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图 / 补丁等基本图像属性
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（五）：散点图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（六）：直方图 / 柱状图 / 条形图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（七）：饼状图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（八）：等高线 / 等值线图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（九）：极区图 / 极坐标图 / 雷达图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（十）：3D 图的绘制
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（十一）：最热门最常用的 50 个图表【译文】

另有 NumPy、Pandas 系列文章已更新完毕，欢迎关注：

NumPy 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780393.html
Pandas 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780397.html

推荐学习资料与网站（博主参与部分文档翻译）：

NumPy 官方中文网：https://www.numpy.org.cn/
Pandas 官方中文网：https://www.pypandas.cn/
Matplotlib 官方中文网：https://www.matplotlib.org.cn/
NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表：https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table

文章目录

【1x00】方法描述
【2x00】简单示例
【3x00】多条数据
【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例
【5x00】指定位置显示文本注释
【6x00】随机数据散点图
【7x00】随机颜色与色条
【8x00】不同图像之间的层级调整
【9x00】框选部分数据

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【1x00】方法描述

matplotlib.pyplot.scatter() 方法可用于绘制散点图。

本文用到的其他图像属性可参考前面的两篇文章：

《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性》
《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图等基本图像属性》

基本语法：matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, \*\*kwargs)

参数	描述
x,y	数据位置，标量或类似数组的形式
s	标记的大小，以磅为单位，默认 `rcParams['lines.markersize'] 2`，即 62=36
color / c	标记的颜色，可以是单个颜色或者一个颜色列表支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等，更多颜色示例参见官网 Color Demo
marker	标记的样式，默认为 `rcParams["scatter.marker"] = 'o'`，更多样式参见表一
cmap	将浮点数映射成颜色的颜色映射表，即一个 Colormap 实例或注册的颜色表名，仅当 c 是浮点数数组时才使用 cmap
alpha	标记的透明度，float 类型，取值范围：[0, 1]，默认为 1.0，即不透明
linewidths	标记边缘的线宽，默认为 `rcParams["lines.linewidth"] = 1.5`
edgecolors	标记边缘的颜色，可以是单个颜色或者一个颜色列表支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等，更多颜色示例参见官网 Color Demo

表一：marker 标记的样式

标记	描述
`"."`	点
`","`	像素点
`"o"`	圆圈
`"v"`	倒三角
`"^"`	正三角
`"<"`	左三角
`">"`	右三角
`"1"`	倒三叉星
`"2"`	正三叉星（类似奔驰车标形状）
`"3"`	左三叉星
`"4"`	右三叉星
`"8"`	八边形
`"s"`	正方形
`"p"`	五边形
`"P"`	填充的加号（粗加号）
`"+"`	加号
`"*"`	星形
`"h"`	六边形（底部是角）
`"H"`	六边形（底部是边）
`"x"`	x 号
`"X"`	填充的 x 号（粗 x 号）
`"D"`	粗菱形（对角线相等）
`"d"`	细菱形（对角线不等）
`"\|"`	垂直线
`"_"`	水平线
`0`	水平线靠左
`1`	水平线靠右
`2`	垂直线靠上
`3`	垂直线靠下
`4`	左三角（比 `"<"` 更细）
`5`	右三角（比 `">"` 更细）
`6`	正三角（比 `"^"` 更细）
`7`	倒三角（比 `"v"` 更细）
`8`	左三角（比 `"<"` 更细，靠左显示）
`9`	右三角（比 `">"` 更细，靠右显示）
`10`	正三角（比 `"^"` 更细，靠上显示）
`11`	倒三角（比 `"v"` 更细，靠下显示）
`"None"` / `" "` / `""`	无样式
`'$...$'`	支持 LaTeX 数学公式，表达式用美元符号包围起来

【2x00】简单示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0, 10, 1)
y = np.array([3, 8, 1, 5, 7, 2, 3, 4, 5, 7])
plt.scatter(x, y)plt.show()

【3x00】多条数据

绘制多条数据，设置不同数据，然后多次调用 plt.scatter() 函数即可，不同数据的线条颜色会不同，系统随机，可单独指定不同颜色。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 1)
y1 = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(1*x)/x
plt.title('多数据散点图示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')plt.scatter(x, y1)
plt.scatter(x, y2)
plt.scatter(x, y3)plt.show()

【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 1)
y1 = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(1*x)/x
plt.title('散点图自定义样式示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')plt.scatter(x, y1, color='g', s=30, label='(x, y1)')              # 默认绿色样式
plt.scatter(x, y2, color='r', s=40, marker='d', label='(x, y2)')  # 红色菱形
plt.scatter(x, y3, color='b', s=50, marker='2', label='(x, y3)')  # 蓝色正三叉星plt.legend(framealpha=0)    # 显示图例，设置为全透明plt.show()

【5x00】指定位置显示文本注释

matplotlib.pyplot.annotate() 方法可以在指定位置显示文本注释，参数解释常见前文：
《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性》

应用举例：

import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x = [0.13, 0.22, 0.39, 0.59, 0.68, 0.74, 0.93]
y = [0.75, 0.34, 0.44, 0.52, 0.80, 0.25, 0.55]plt.title('散点图添加文本注释示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')
plt.xlim([0, 1])       # 设置 x 轴刻度的范围
plt.ylim([0, 1])       # 设置 y 轴刻度的范围plt.scatter(x, y, marker='o', s=50)
for m, n in zip(x, y):plt.annotate('(%s,%s)' % (m, n),xy=(m, n),xytext=(0, -10),textcoords='offset points',ha='center',      # 点在注释文本的中心va='top')         # 点在注释文本的上方plt.show()

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【6x00】随机数据散点图

随机数据可以用 numpy 的 random 模块来实现。

numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)：根据给定维度生成 [0,1) 之间的数据。

numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) ：返回一个或一组具有标准正态分布的样本。

numpy.random.randint(low, high, size)：返回随机整数，范围区间为 [low,high），size 为数组维度大小

应用举例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)plt.title('散点图随机数据示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')
plt.scatter(x, y, alpha=0.5)plt.show()

【7x00】随机颜色与色条

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)color = np.random.rand(N)
size = np.random.rand(N) * 1000plt.figure(figsize=(8.4, 5.8))    # 设置画布大小 840x580
plt.title('散点图随机大小颜色示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')
plt.scatter(x, y, c=color, s=size, alpha=0.5)plt.show()

可以用 pyplot.colorbar() 方法绘制颜色对照条。

基本语法：matplotlib.pyplot.colorbar([mappable=None, cax=None, ax=None, **kw])

部分参数解释如下表，其他参数，如长度，宽度等请参考官方文档。

参数	描述
mappable	要设置色条的图像对象，该参数对于 `Figure.colorbar` 方法是必需的，但对于 `pyplot.colorbar` 函数是可选的
cax	可选项，要绘制色条的轴
ax	可选项，设置色条的显示位置，通常在一个画布上有多个子图时使用
**kw	可选项，其他关键字参数，参考官方文档

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)color = np.random.rand(N)
size = np.random.rand(N) * 1000plt.figure(figsize=(8.4, 5.8))
plt.title('散点图颜色对照条示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')
plt.scatter(x, y, c=color, s=size, alpha=0.5)
plt.colorbar()plt.show()

【8x00】不同图像之间的层级调整

zorder 参数用于设置不同图像之间的层级关系，数字越大，所处的层级越大，即显示越靠上。

未设置 zorder 参数前：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x1 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
y1 = np.sin(3*x1)/x1
x2 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 1)
y2 = np.sin(3*x2)/x2plt.title('不同图像之间层级调整示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')plt.plot(x1, y1, c='b', linewidth=3.5, label='线性图')
plt.scatter(x2, y2, c='r', s=40, label='散点图')
plt.legend()plt.show()

设置 zorder 参数后：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x1 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
y1 = np.sin(3*x1)/x1
x2 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 1)
y2 = np.sin(3*x2)/x2plt.title('不同图像之间层级调整示例')
plt.xlabel('x 轴')
plt.ylabel('y 轴')plt.plot(x1, y1, zorder=1, c='b', linewidth=3.5, label='线性图')
plt.scatter(x2, y2, zorder=2, c='r', s=40, label='散点图')
plt.legend()plt.show()

【9x00】框选部分数据

有时候我们希望能够框选一部分数据来强调其重要性，matplotlib.patches.Polygon() 方法的作用是生成不规则的多边形补丁，matplotlib.patches 还有另外的方法可以生成矩形、圆形等其他图形，具体参见前面的文章《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图 / 补丁等基本图像属性》，生成补丁之后，通过 axes.add_patch() 方法将其添加到绘图区（axes）即可。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpathesplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']plt.figure(figsize=(8.4, 5.8))x1 = np.arange(0, 1000, 10)
y1 = np.random.randint(0, 1000, 100)
x2 = np.arange(0, 500, 10)
y2 = np.random.randint(200, 800, 50)
x3 = np.random.randint(50, 800, 80)
y3 = np.random.randint(50, 800, 80)
x4 = np.array([0, 100, 300, 400, 350, 500, 450, 367, 420, 490])
y4 = np.array([267, 800, 453, 500, 600, 420, 380, 503, 390, 600])plt.title('散点图数据框选示例', fontsize=15)
plt.xlabel('x 轴', fontsize=15)
plt.ylabel('y 轴', fontsize=15)
plt.scatter(x1, y1, c='r', s=50, alpha=0.7, label='RED')
plt.scatter(x2, y2, c='b', s=100, alpha=0.7, label='BLUE')
plt.scatter(x3, y3, c='g', s=150, alpha=0.7, label='GREEN')
plt.scatter(x4, y4, c='y', s=250, alpha=0.7, label='YELLOW')
plt.legend(loc='upper right', borderpad=1, edgecolor='k', framealpha=1, labelspacing=1)Polygon_point = [[100, 800], [0, 267], [500, 420], [490, 600]]        # 多边形补丁的顶点坐标
polygon = mpathes.Polygon(Polygon_point, color='#FF69B4', alpha=0.3)  # 绘制补丁，框选部分数据
ax = plt.gca()          # 获取当前绘图区（gca = Get Current Axes）
ax.add_patch(polygon)   # 将补丁添加到当前绘图区plt.show()

这里是一段防爬虫文本，请读者忽略。
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