matplotlib散点图点大小_机器学习Web应用：matplotlib教程

matplotib.pyplot库,类似于MATLAB ,提供多种将数据绘制成图的方法。由于后续章节的一些数据分析结果要用它实现可视化,因此我们有必要用一个简短的例子,解释后面即将用到的所有matplotlib代码:

导入该库之后(导入为plt ) ,初始化figure对象(fig) ,添加axis对象(ax )。每条线是通过ax.plot()命令绘制到ax对象之中,每条线称为句柄(handle )。然后, matplotlib.pyplot录下面所有指令,并将其绘制到figure对象之中。该例中,用pltshow()命令直接在终端显示绿色折线,并用fig.savefig()函数将其保存为figure.png文件。运行结果见图1.1。

图1.1 简单图表示例

接下来这个例子讲解如何用一条命令绘制样式不同的多条曲线，我们用到了NumPy数组，见图1.2。

图1.2 多序列曲线图表示例

注意上述代码中的get_legend_handles_labels()函数,返回存储在ax对象中的句柄列表和标签,我们需要将这两项返回结果传给legend函数完成绘图。符号"r--""bs"和"g^"指的是数据点的形状和颜色(分别表示红色矩形、蓝色方形和绿色三角形), linewidth参数用来设置线条的密度, markersize用来设置点的大小。

数据分析结果,另一种常用的可视化方法是散点图,通常用来显示一组数据两个变量的不同取值情况(我们用NumPy的random子模块生成这样的一组数据)。

上述代码，s选项表示数据点的大小，colors选项为每组数据点的颜色。我们直接将句柄(p1，p2，p3)传给legend函数，见图1.3。

图1.3 由随机分布的数据点构成的散点图

关于matplotlib库的更多细节，我们建议大家读一读网上的相关材料和教程，比如他们官方提供的这份教程：http：//matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html。

本文节选自《机器学习Web应用》

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