這篇文章給大家分享的是有關(guān)Matplotlib scatter如何繪制散點(diǎn)圖的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。
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考慮到很多同學(xué)可能還沒(méi)有安裝matplotlib
包,這里給大家提供我常用的安裝方法。首先Win鍵 + R,輸入命令cmd打開(kāi)命令行工具,再次在命令行工具中輸入pip install matplotlib
就可以直接安裝了,安裝后會(huì)提示安裝成功。
一、簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖
1.代碼
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成散點(diǎn)數(shù)據(jù) n = 1024 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) plt.scatter(X,Y) #輸入散點(diǎn)數(shù)據(jù) plt.show() #顯示散點(diǎn)圖
2.運(yùn)行結(jié)果
3.注釋
np.random.normal(0,1,n)
的作用是產(chǎn)生一個(gè)符合正太分布的數(shù)據(jù)樣本,聽(tīng)起來(lái)可能有點(diǎn)專業(yè)化了,我們目前只需要知道它的作用是產(chǎn)生一組樣本數(shù)據(jù)就ok了。
(下面的內(nèi)容了解即可無(wú)需深入,后面再進(jìn)行深入學(xué)習(xí))
np.random.normal(size,loc,scale)
參數(shù)含義:
loc:此概率分布的均值(對(duì)應(yīng)著整個(gè)分布的中心centre)
scale:此概率分布的標(biāo)準(zhǔn)差(對(duì)應(yīng)于分布的寬度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)
size:輸出的shape,默認(rèn)為None,只輸出一個(gè)值
二、復(fù)雜的散點(diǎn)圖
較上一次散點(diǎn)圖所做出的變動(dòng):
1.修改散點(diǎn)的顏色
2.將三組散點(diǎn)數(shù)據(jù)放到一張圖上
3.添加散點(diǎn)圖圖例
1.代碼
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() for color in ['red', 'green', 'purple']: #每一次循環(huán)都會(huì)產(chǎn)生一組散點(diǎn)數(shù)據(jù) n = 400 x = np.random.normal(0,1,n) y = np.random.normal(0,1,n) ax.scatter(x, y, c=color, label=color ,alpha=0.5) ax.legend() #顯示圖例 plt.show()
2.運(yùn)行結(jié)果
3.注釋
1.fig, ax = plt.subplots()
是一個(gè)將多組數(shù)據(jù)放到一張圖顯示的操作,可以簡(jiǎn)單理解為多圖合一操作。
其返回值
fig: matplotlib.figure.Figure 對(duì)象
ax:子圖對(duì)象( matplotlib.axes.Axes)或者是他的數(shù)組
#函數(shù)定義看看就好了 def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw): fig = figure(**fig_kw) axs = fig.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, sharex=sharex, sharey=sharey, squeeze=squeeze, subplot_kw=subplot_kw, gridspec_kw=gridspec_kw) return fig, axs
2.ax.scatter(x, y, c=color, label=color ,alpha=0.5)
中的c
是散點(diǎn)的顏色,label
是圖例中的標(biāo)簽,alpha
是散點(diǎn)的透明度,通過(guò)給alpha值介于0和1之間來(lái)調(diào)整散點(diǎn)的透明度。
四、散點(diǎn)圖參數(shù)講解
這部分還是先通過(guò)代碼來(lái)直觀了解一下scatter
常用的參數(shù)
1.代碼
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 30 x = np.random.normal(0,1,n) y = np.random.normal(0,1,n) plt.subplot(321) plt.scatter(x, y, s=80, c='red', marker='^') plt.subplot(322) plt.scatter(x, y, s=80, c='green', marker=(7, 1)) plt.subplot(323) plt.scatter(x, y, s=1, c='purple', marker=(6, 1)) plt.subplot(324) plt.scatter(x, y, s=400, c='red', marker=(5, 1)) plt.subplot(325) plt.scatter(x, y, s=80, c='green', marker='+') plt.subplot(326) plt.scatter(x, y, s=80, c='purple', marker=(5, 2)) plt.show()
2.運(yùn)行結(jié)果
3.參數(shù)說(shuō)明
fig, axes = plt.subplots(23):表示一次性在figure上創(chuàng)建成2*3的網(wǎng)格,plt.subplot(321)
代表在6個(gè)網(wǎng)格中的第一個(gè)網(wǎng)格創(chuàng)建圖像,plt.subplot(322)
代表在6個(gè)網(wǎng)格中的第二個(gè)網(wǎng)格創(chuàng)建圖像,以此類推。對(duì)于這個(gè)函數(shù)的其他參數(shù),我會(huì)在之后再詳細(xì)講解,把時(shí)間花在刀刃上,花最少的時(shí)間學(xué)習(xí)最有用的東西。
plt.scatter(x, y, s=80, c='purple', marker=(5, 2))
中的s代表散點(diǎn)的大小,參照第三和第四張圖。marker
表示散點(diǎn)的樣式,元組表示法參照第二、四、六張圖,也可以取特定的符號(hào)作為marker的值,參照第一、五張圖。
截圖取自官網(wǎng)。
感謝各位的閱讀!關(guān)于“Matplotlib scatter如何繪制散點(diǎn)圖”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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網(wǎng)站標(biāo)題:Matplotlibscatter如何繪制散點(diǎn)圖-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁(yè)鏈接:http://www.muchs.cn/article26/dpjhjg.html
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