python散点图点的大小-python散点图面积大小比例轴长度

我正在从其他stackoverflow question处跳入.我认为您作为answer to the present question提出的方法不能完全按照您的意愿工作,原因如下：

>首先,标记的大小以磅为单位,而不是以像素为单位.在印刷术中,the point是最小的度量单位,在matplotlib中对应于固定长度1/72英寸.相反,像素的大小将随数字dpi和大小而变化.

>其次,plt.scatter中标记的大小与圆的直径有关,而不是半径.

因此,每个标记的磅数应计算为：

size_in_points =(2 * radius_in_pixels / fig_dpi * 72点/英寸)** 2

此外,如下面的MWE中所示,可以直接使用matplotlib transformations计算标记半径的像素大小,而无需事先生成空白图形：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.close('all')

# Generate some data :

N = 25

x = np.random.rand(N) + 0.5

y = np.random.rand(N) + 0.5

r = np.random.rand(N)/10

# Plot the data :

fig = plt.figure(facecolor='white', figsize=(7, 7))

ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal')

ax.grid(True)

scat = ax.scatter(x, y, s=0, alpha=0.5, clip_on=False)

ax.axis([0, 2, 0, 2])

# Draw figure :

fig.canvas.draw()

# Calculate radius in pixels :

rr_pix = (ax.transData.transform(np.vstack([r, r]).T) -

ax.transData.transform(np.vstack([np.zeros(N), np.zeros(N)]).T))

rpix, _ = rr_pix.T

# Calculate and update size in points:

size_pt = (2*rpix/fig.dpi*72)**2

scat.set_sizes(size_pt)

# Save and show figure:

fig.savefig('scatter_size_axes.png')

plt.show()

在(1,1)处指定半径为0.5的点将在绘图中产生一个以(1,1)为中心的圆,并且边框穿过点(1.5,1),(1,1.5),(0.5, 1)和(1,0.5)：

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