Python中scatter函数参数及用法详解

最近开始学习Python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下:

1、scatter函数原型

2、其中散点的形状参数marker如下:

3、其中颜色参数c如下:

4、基本的使用方法如下:

#导入必要的模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#产生测试数据

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X')

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')

#设置图标

plt.legend('x1')

#显示所画的图

plt.show()

结果如下:

5、当scatter后面参数中数组的使用方法,如s,当s是同x大小的数组,表示x中的每个点对应s中一个大小,其他如c,等用法一样,如下:

(1)、不同大小

#导入必要的模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#产生测试数据

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X')

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

sValue = x*10

ax1.scatter(x,y,s=sValue,c='r',marker='x')

#设置图标

plt.legend('x1')

#显示所画的图

plt.show()

(2)、不同颜色

#导入必要的模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#产生测试数据

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X')

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

cValue = ['r','y','g','b','r','y','g','b','r']

ax1.scatter(x,y,c=cValue,marker='s')

#设置图标

plt.legend('x1')

#显示所画的图

plt.show()

结果:

(3)、线宽linewidths

#导入必要的模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#产生测试数据

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X')

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

lValue = x

ax1.scatter(x,y,c='r',s= 100,linewidths=lValue,marker='o')

#设置图标

plt.legend('x1')

#显示所画的图

plt.show()

注:  这就是scatter基本的用法。

PS:下面举个示例

本文记录了python中的数据可视化——散点图scatter,令x作为数据(50个点,每个30维),我们仅可视化前两维。labels为其类别(假设有三类)。

这里的x就用random来了,具体数据具体分析。

label设定为[1:20]->1, [21:35]->2, [36:50]->3,(python中数组连接方法:先强制转为list,用+,再转回array)

用matplotlib的scatter绘制散点图,legend和matlab中稍有不同,详见代码。

x = rand(50,30)

from numpy import *

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

#basic

f1 = plt.figure(1)

plt.subplot(211)

plt.scatter(x[:,1],x[:,0])

# with label

plt.subplot(212)

label = list(ones(20))+list(2*ones(15))+list(3*ones(15))

label = array(label)

plt.scatter(x[:,1],x[:,0],15.0*label,15.0*label)

# with legend

f2 = plt.figure(2)

idx_1 = find(label==1)

p1 = plt.scatter(x[idx_1,1], x[idx_1,0], marker = 'x', color = 'm', label='1', s = 30)

idx_2 = find(label==2)

p2 = plt.scatter(x[idx_2,1], x[idx_2,0], marker = '+', color = 'c', label='2', s = 50)

idx_3 = find(label==3)

p3 = plt.scatter(x[idx_3,1], x[idx_3,0], marker = 'o', color = 'r', label='3', s = 15)

plt.legend(loc = 'upper right')

result:

figure(1):


figure(2):

以上是 Python中scatter函数参数及用法详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/356044.html

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