Python中Matplotlib的点、线形状、颜色以及绘制散点图

目录
  • 常用颜色:
  • 常用标记点形状:
  • 常用线形:
  • 绘制散点图
  • 补充:Python散点图教程
  • 总结

我们在Python中经常使用会用到matplotlib画图,有些曲线和点的形状、颜色信息长时间不用就忘了,整理一下便于查找。

安装matplotlib后可以查看官方说明(太长不贴出来了)

from matplotlib import pyplot as plt
help(plt.plot)

常用颜色:

'b'          蓝色
'g'          绿色
'r'          红色
'c'          青色
'm'          品红
'y'          黄色
'k'          黑色
'w'          白色

更多颜色:

plt.plot(x, y, marker='+', color='coral')

常用标记点形状:

‘.’:点(point marker)
‘,’:像素点(pixel marker)
‘o’:圆形(circle marker)
‘v’:朝下三角形(triangle_down marker)
‘^’:朝上三角形(triangle_up marker)
‘<‘:朝左三角形(triangle_left marker)
‘>’:朝右三角形(triangle_right marker)
‘1’:(tri_down marker)
‘2’:(tri_up marker)
‘3’:(tri_left marker)
‘4’:(tri_right marker)
‘s’:正方形(square marker)
‘p’:五边星(pentagon marker)
‘*’:星型(star marker)
‘h’:1号六角形(hexagon1 marker)
‘H’:2号六角形(hexagon2 marker)
‘+’:+号标记(plus marker)
‘x’:x号标记(x marker)
‘D’:菱形(diamond marker)
‘d’:小型菱形(thin_diamond marker)
‘|’:垂直线形(vline marker)
‘_’:水平线形(hline marker)

常用线形:

‘-‘:实线(solid line style)
‘–‘:虚线(dashed line style)
‘-.’:点划线(dash-dot line style)
‘:’:点线(dotted line style)

绘制散点图

在matplotlib中使用函数 matplotlib.pyplot.scatter 绘制散点图,matplotlib.pyplot.scatter的函数细节:

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)

x,y组成了散点的坐标;s为散点的面积;c为散点的颜色(默认为蓝色'b');marker为散点的标记;alpha为散点的透明度(0与1之间的数,0为完全透明,1为完全不透明);linewidths为散点边缘的线宽;如果marker为None,则使用verts的值构建散点标记;edgecolors为散点边缘颜色。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 保证图片在浏览器内正常显示
%matplotlib inline

# 10个点
N = 10
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

补充:Python散点图教程

调整散点大小

N = 10
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
area = np.random.rand(N) * 1000  # 包含10个均匀分布的随机值的面积数组,大小[0, 1000]
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot()
ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)  # 绘制散点图,面积随机
plt.show()

调整散点颜色

N = 10
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
x2 = np.random.rand(N)
y2 = np.random.rand(N)
area = np.random.rand(N) * 1000
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot()
ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6)  # 改变颜色
plt.show()

调整散点形状

N = 10
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
x2 = np.random.rand(N)
y2 = np.random.rand(N)
x3 = np.random.rand(N)
y3 = np.random.rand(N)
area = np.random.rand(N) * 1000
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot()
ax.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
ax.scatter(x2, y2, s=area, c='green', alpha=0.6)
ax.scatter(x3, y3, s=area, c=area, marker='v', cmap='Reds', alpha=0.7)  # 更换标记样式,另一种颜色的样式
plt.show()

总结

到此这篇关于Python中Matplotlib的点、线形状、颜色以及绘制散点图的文章就介绍到这了,更多相关Python Matplotlib绘制散点图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python利用matplotlib绘制散点图的新手教程

    前言 上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:https://www.jb51.net/article/198991.htm,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图. 一.matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] turnovers =

  • matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解

    大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

  • Python Matplotlib实现三维数据的散点图绘制

    一.背景 近期项目即将开展,计划第一步就是实现数据的可视化,所以先学习一下数据展示相关Demo.选用Python2.7与Matplotlib来实现,平台采用Pycharm,值得一提的是,Matplotlib的安装前首先要安装Numpy包,但是在完成Numpy的安装之后,楼主不能在PyCharm平台下进行自动安装,或者CMD中使用类似pip install Matplotlib,参考网上解决方案后采用直接去官网下载相应的安装包直接运行安装到相关目录下.在此就不赘述了. 二. 参考 Python语言

  • 使用matplotlib中scatter方法画散点图

    本文实例为大家分享了用matplotlib中scatter方法画散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.最简单的绘制方式 绘制散点图是数据分析过程中的常见需求.python中最有名的画图工具是matplotlib,matplotlib中的scatter方法可以方便实现画散点图的需求.下面我们来绘制一个最简单的散点图. 数据格式如下: 0   746403 1   1263043 2   982360 3   1202602 ... 其中第一列为X坐标,第二列为Y坐标.下面我们来画图. #

  • Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

    Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由JohnHunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG.PNG.BMP.GIF等.此外,matp

  • Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例

     具有不同标记颜色和大小的散点图演示. 演示结果: 实现代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook # Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory

  • python使用matplotlib画柱状图、散点图

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib画柱状图.散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 柱状图(plt.bar) 代码与注释 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) n = 8 X = np.arange(n)+1 #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数 # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, siz

  • python3使用matplotlib绘制散点图

    本文实例为大家分享了python3使用matplotlib绘制散点图,并标注图例,轴,供大家参考,具体内容如下 代码 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 使得中文可以显示出来 my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc") y_3 = [11,

  • python学习之matplotlib绘制散点图实例

    要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点: """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清.并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图&

  • python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

    今天想直观的展示一下数据就用到了matplotlib模块,之前都是一张图只有一条曲线,现在想同一个图片上绘制多条曲线来对比,实现很简单,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 '

随机推荐