參數 s
參數marker
marker屬性
參數cmap
vmin,vmax,norm散點亮度設置, alpha透明度
用法:
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)參數介紹:
import matplotlib.pyplot as plta = [1, 2, 3, 4, 5]b = [6, 7, 8, 9, 10]# 為了顯示出c和edgecolors 我將linewidths調增到15plt.scatter(a, b, linewidths=15,c='red',edgecolors=['black', 'green','cyan','lightgreen'])
import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.figure(figsize=(12,6))plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'a = [1, 2, 3, 4, 5]b = [6, 7, 8, 9, 10]plt.subplot(121)plt.title('不添加s')plt.scatter(a,b,c='red',linewidths=6)plt.subplot(122)plt.title('添加s,s=1.5')plt.scatter(a,b,c='red',s=1.5,linewidths=6)plt.show()
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(12,6))plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'a = [1, 2, 3, 4, 5]b = [6, 7, 8, 9, 10]plt.subplot(131)plt.title('標准')plt.scatter(a,b,linewidths=6)plt.subplot(132)plt.title("設置marker 'x'")plt.scatter(a,b,marker='x')plt.subplot(133)plt.title("設置marker 'v'")plt.scatter(a,b,marker='v')plt.show()
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(12,6))plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'a = [1, 2, 3, 4, 5]b = [6, 7, 8, 9, 10]plt.subplot(141)plt.title("設置marker '1'")plt.scatter(a,b,s=100,marker='1')plt.subplot(142)plt.title("設置marker '2'")plt.scatter(a,b,s=100,marker='2')plt.subplot(143)plt.title("設置marker '3'")plt.scatter(a,b,s=100,marker='3')plt.subplot(144)plt.title("設置marker '4'")plt.scatter(a,b,s=100,marker='4')plt.show()
cmap主要是配合c參數一起使用的,c可以是一個顏色序列,使用數字列表代替，plt.cm.Spectral是一個顏色映射集,並不代表說明[0:5]代表某個顏色，參數c出現5個不同的值，然後為每個值分配一個顏色
import matplotlib.pyplot as plta = [1, 2, 3, 4, 5]b = [6, 7, 8, 9, 10]c = [0, 1, 2, 3, 4]plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'plt.subplot(121)plt.title('標准')plt.scatter(a, b, c=c, s=80)plt.subplot(122)plt.title('添加cmap')plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()
plt.colorbar()顏色條
散點圖進行多出設置，即成為氣泡圖，下面進行展示：
import matplotlib.pyplot as plt# 導入顏色條庫from matplotlib import colorsimport numpy as npx = np.random.randn(50) # 隨機產生50個X坐標y = np.random.randn(50) # 隨機產生50個Y坐標color = np.random.rand(50) # 隨機產生用於映射顏色的數值size = 500 * np.random.rand(50) # 隨機改變散點大小的數值changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8)plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor)plt.colorbar() # 顯示顏色條plt.show()
到此這篇關於python scatter繪制散點圖的文章就介紹到這了,更多相關pyth 散點圖內容請搜索軟件開發網以前的文章或繼續浏覽下面的相關文章希望大家以後多多支持軟件開發網！
