Matplotlib 教程 之 Matplotlib 散点图 1

简介: 通过设置参数如点的大小(`s`)、颜色(`c`)和样式(`marker`)等,可以定制图表外观。示例展示了如何用两个长度相同的数组分别表示 x 和 y 轴的值来创建基本散点图。

Matplotlib 教程 之 Matplotlib 散点图 1

Matplotlib 散点图

我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。

scatter() 方法语法格式如下:

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, , edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, *kwargs)
参数说明:

x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。

s:点的大小,默认 20,也可以是个数组,数组每个参数为对应点的大小。

c:点的颜色,默认蓝色 'b',也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。

marker:点的样式,默认小圆圈 'o'。

cmap:Colormap,默认 None,标量或者是一个 colormap 的名字,只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。

norm:Normalize,默认 None,数据亮度在 0-1 之间,只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。

vmin,vmax::亮度设置,在 norm 参数存在时会忽略。

alpha::透明度设置,0-1 之间,默认 None,即不透明。

linewidths::标记点的长度。

edgecolors::颜色或颜色序列,默认为 'face',可选值有 'face', 'none', None。

plotnonfinite::布尔值,设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。

**kwargs::其他参数。

以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数,一个用于 x 轴的值,另一个用于 y 轴上的值:

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])

plt.scatter(x, y)
plt.show()

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