Python Matplotlib scatter函数:绘制散点图

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散点图和折线图需要的数组非常相似,区别是折线图会将各数据点连接起来;而散点图则只是描绘各数据点,并不会将这些数…

散点图和折线图需要的数组非常相似,区别是折线图会将各数据点连接起来;而散点图则只是描绘各数据点,并不会将这些数据点连接起来。

调用 Matplotlib 的 scatter() 函数来绘制散点图,该函数支持如下常用参数:

  • x:指定 X 轴数据。
  • y:指定 Y 轴数据。
  • s:指定散点的大小。
  • c:指定散点的颜色。
  • alpha:指定散点的透明度。
  • linewidths:指定散点边框线的宽度。
  • edgecolors:指定散点边框的颜色。
  • marker:指定散点的图形样式。应参数支持'.'(点标记)、','(像素标记)、'o'(圆形标记)、'v'(向下三角形标记)、'^'(向上三角形标记)、'<'(向左三角形标记)、'>'(向右三角形标记)、'1'(向下三叉标记)、'2'(向上三叉标记)、'3'(向左三叉标记)、'4'(向右三叉标记)、's'(正方形标记)、'p'(五地形标记)、'*'(星形标记)、'h'(八边形标记)、'H'(另一种八边形标记)、'+'(加号标记)、'x'(x标记)、'D'(菱形标记)、'd'(尖菱形标记)、'|'(竖线标记)、'_'(横线标记)等值。
  • cmap:指定散点的颜色映射,会使用不同的颜色来区分散点的值。

下面程序示范了如何使用 scatter() 函数来绘制散点图:

  import matplotlib.pyplot as plt  import numpy as np    plt.figure()  # 定义从-pi到pi之间的数据,平均取64个数据点  x_data = np.linspace(-np.pi, np.pi, 64, endpoint=True)  # ①  # 将整个figure分成两行两列,第三个参数表示该图形放在第1个网格  # 沿着正弦曲线绘制散点图  plt.scatter(x_data, np.sin(x_data), c='purple', # 设置点的颜色      s=50, # 设置点半径      alpha = 0.5, # 设置透明度      marker='p', # 设置使用五边形标记      linewidths=1, # 设置边框的线宽      edgecolors=['green', 'yellow']) # 设置边框的颜色  # 绘制第二个散点图(只包含一个起点),突出起点  plt.scatter(x_data[0], np.sin(x_data)[0], c='red', # 设置点的颜色      s=150, # 设置点半径      alpha = 1) # 设置透明度  # 绘制第三个散点图(只包含一个结束点),突出结束点  plt.scatter(x_data[63], np.sin(x_data)[63], c='black', # 设置点的颜色      s=150, # 设置点半径      alpha = 1) # 设置透明度  plt.gca().spines['right'].set_color('none')  plt.gca().spines['top'].set_color('none')  plt.gca().spines['bottom'].set_position(('data', 0))  plt.gca().spines['left'].set_position(('data', 0))  plt.title('正弦曲线的散点图')  plt.show()

上面程序使用 numpy 中的 linespace() 函数创建了一个列表作为 X 轴数据,程序使用 np.sin() 函数计算一系列 sin 值作为 Y 轴数据。程序中第 9 行代码负责生成一个散点图,该散点图包含 64 个数据点。

此外,程序在第 9 行代码之后还调用了两次 scatter() 函数,这意味将会叠加两个散点图。后面两次绘制散点图的代码分别用于绘制 x_data、sin(x+data) 的第一个点和最后一个点,这样即可突出显示散点图的起点和结束点。

运行上面程序,可以看到如图 1 所示的效果。

Python Matplotlib scatter函数:绘制散点图
图 1 Matplotlib scatter绘制散点图

关于作者: Python基础入门教程

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