python设置散点图点的大小_python散点图区域大小比例轴长度

首先，标记的大小以点为单位，而不是以像素为单位 . 在排版中，the point是最小的度量单位，在matplotlib中对应于1/72英寸的固定长度 . 相反，像素的大小将根据图形dpi和大小而变化 .

其次， plt.scatter 中标记的大小与圆的直径有关，而与半径无关 .

因此，每个标记的点数大小应计算如下：

size_in_points = (2 * radius_in_pixels / fig_dpi * 72 points/inch)**2

此外，如下面的MWE所示，可以直接用matplotlib transformations计算标记半径的大小，而不必事先生成空图：

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的点将导致图中的圆以（1,1）为中心并且边界通过点（1.5,1），（1,1.5），（0.5， 1）和（1,0.5）：

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