Matplotlib 教程 之 Matplotlib 散点图 6
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。
颜色条 Colormap
Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。
颜色条就像一个颜色列表,其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。
设置颜色条需要使用 cmap 参数,默认值为 'viridis',之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.show()